pandas dataframe通过使用第一列的值创建新列和填充值

Question

我有一个熊猫数据框df，它只有一列col。我想循环使用col的值，并使用第一列col的值添加列以填充值。例如，第一行是一个列表，其中有3个元素['text1','text2','text3']。我想添加3列，并使用'text1','text2'和'text3'填充值。

import pandas as pd 

df=pd.DataFrame({'col':[['text1','text2','text3'],['mext1','mext2'],['cext1']]}) 
df 

    col 
0 [text1, text2, text3] 
1 [mext1, mext2] 
2 [cext1] 

我想是这样的：

col      col_1  col_2  col_3 
0 [text1, text2, text3] text1  text2  text3 
1 [mext1, mext2]   mext1  mext2  Nan 
2 [cext1]     cext1  Nan  Nan  

您的帮助将不胜感激。

Answer 1

您可以通过将单列中的值转换为list表示形式来构造新的数据框。 list的元素现在将成为单独的列实体。

这些然后可以与原来的DF纵列（axis=1)。

df_expand = pd.DataFrame(df['col'].tolist(), df.index) 
df_expand.columns = df_expand.columns + 1 
pd.concat([df['col'], df_expand.add_prefix('col_')], axis=1) 

要获得None被表示为NaN，你能在最后一语法的末尾添加.replace({None:np.NaN})连接起来。

Answer 2

DataFrame构造函数的另一个解决方案，其中需要rename列S和add_prefix：

print (pd.DataFrame(df.col.values.tolist(), index=df.col) 
     .rename(columns = lambda x: x+1) 
     .add_prefix('col_') 
     .reset_index()) 

        col col_1 col_2 col_3 
0 [text1, text2, text3] text1 text2 text3 
1   [mext1, mext2] mext1 mext2 None 
2    [cext1] cext1 None None 

解决方案，其中通过找到str.len在col柱max长度列表：[[“文本1：

cols = df.col.str.len().max() + 1 
print (cols) 
4 
print (pd.DataFrame(df.col.values.tolist(), index=df.col,columns = np.arange(1, cols)) 
     .add_prefix('col_') 
     .reset_index()) 
        col col_1 col_2 col_3 
0 [text1, text2, text3] text1 text2 text3 
1   [mext1, mext2] mext1 mext2 None 
2    [cext1] cext1 None None