小编Lev*_*ich的帖子

我有数据帧df：

    a  b                   c
0   7  5  [[-4, 7], [-5, 6]]
1  13  5  [[-9, 4], [-3, 7]]

我想将带有列表单元格列表（列“c”）的列展平到一个单独的 DataFrame 中，以便：

1. 单独的列表对应于各个条目
2. 单独列表的元素被拆分为新的列

我设法在下面获得了所需的结果（我知道有一个inttofloat转换，但这对我来说并不麻烦）：

    a  b    d    e
0   7  5 -4.0  7.0
1   7  5 -5.0  6.0
2  13  5 -9.0  4.0
3  13  5 -3.0  7.0

但是，我认为我这样做的方式并不理想，因为它首先使用了大量代码，其次使用iterrows().

下面是我的代码：

old_cols = list(df)
old_cols.remove('c')
new_cols = ['d', 'e']
all_cols = old_cols + new_cols
df_flat = pd.DataFrame(columns=all_cols)
for idx, row in df.iterrows():
    data …

我有两个任意形状的 DataFrame：

   A     B    C
0  A0   B0   C0
1  A1   B1   C1
2  A2   B2  NaN
3  A3  NaN  NaN
4  A4  NaN  NaN

和

     A    B   C
2  NaN  NaN  C2
3  NaN   B3  C3
4  NaN   B4  C4
5   A5   B5  C5
6   A6   B6  C6

两个 DataFrame 具有重叠索引。在有重叠的地方，对于给定的列，NaN一个 DataFrame 中有一个非，而另一个 DataFrame 中有一个NaN。我如何连接这些，以便我可以实现具有所有值且没有NaNs的 DataFrame ：

    A    B    C
0  A0   B0   C0
1  A1   B1   C1
2  A2   B2   C2
3 …