访问包含列表的Pandas DataFrame列的每个第1个元素

Question

我有一个Pandas DataFrame,其中包含列表对象的列

      A
0   [1,2]
1   [3,4]
2   [8,9] 
3   [2,6]

如何访问每个列表的第一个元素并将其保存到DataFrame的新列中？要得到这样的结果:

      A     new_col
0   [1,2]      1
1   [3,4]      3
2   [8,9]      8
3   [2,6]      2

我知道这可以通过遍历每一行来完成,但是有任何"pythonic"方式吗？

Answer 1

与往常一样,请记住,在帧中存储非标量对象通常是不受欢迎的,并且实际上应该仅用作临时中间步骤.

也就是说,你可以使用.str访问器,即使它不是一列字符串:

>>> df = pd.DataFrame({"A": [[1,2],[3,4],[8,9],[2,6]]})
>>> df["new_col"] = df["A"].str[0]
>>> df
        A  new_col
0  [1, 2]        1
1  [3, 4]        3
2  [8, 9]        8
3  [2, 6]        2
>>> df["new_col"]
0    1
1    3
2    8
3    2
Name: new_col, dtype: int64

Answer 2

你可以使用map和lambda功能

df.loc[:, 'new_col'] = df.A.map(lambda x: x[0])

Answer 3

使用apply有x[0]：

df['new_col'] = df.A.apply(lambda x: x[0])
print df
        A  new_col
0  [1, 2]        1
1  [3, 4]        3
2  [8, 9]        8
3  [2, 6]        2

Answer 4

您可以使用以下方法str.get（与 相同str[]）：

df['A'].str.get(0)

它的行为类似于 Python 字典的get方法，NaN如果缺少所需的索引则返回。例如：

s = pd.Series([[1, 2], []])
s.str.get(0) # s.str[0]

输出：

0    1.0
1    NaN
dtype: float64