如何扩大数据框架 - 熊猫

Question

基本上我想要扁平化(也许不是很好的术语)

例如有数据帧:

    A      B            C
0   1  [1,2]      [1, 10]
1   2  [2, 14]    [2, 18]

我想得到的输出:

    A  B1   B2    B3   B4
0   1  1    2     1    10
1   2  2    14    2    18

我试过了:

print(pd.DataFrame(df.values.flatten().tolist(), columns=['%sG'%i for i in range(6)], index=df.index))

但没什么好处的.

希望你明白我的意思:)

Answer 1

如果列表具有不同的长度,则通用解决方案也可以

df1 = pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())
df2 = pd.DataFrame(df['C'].values.tolist())

df = pd.concat([df[['A']], df1, df2], axis=1)
df.columns = [df.columns[0]] + [f'B{i+1}' for i in range(len(df.columns)-1)]
print (df)
   A  B1  B2  B3  B4
0  1   1   2   1  10
1  2   2  14   2  18

如果大小相同:

df1 = pd.DataFrame(np.array(df[['B','C']].values.tolist()).reshape(len(df),-1))
df1.columns = [f'B{i+1}' for i in range(len(df1.columns))]
df1.insert(0, 'A', df['A'])
print (df1)
   A  B1  B2  B3  B4
0  1   1   2   1  10
1  2   2  14   2  18