熊猫在列中展开列表列表？

问题描述：

var   var2 
0 9122532.0 [[458182615.0], [79834910.0]] 
1 79834910.0 [[458182615.0], [9122532.0]] 
2 458182615.0 [[79834910.0], [9122532.0]]

我想：

var   var2 
0 9122532.0 [458182615.0, 79834910.0] 
1 79834910.0 [458182615.0, 9122532.0] 
2 458182615.0 [79834910.0, 9122532.0]

应用

sample8['var2'] = sample8['var2'].apply(chain.from_iterable).apply(list)

给我：

var1  var2 
0 9122532.0 [[, 4, 5, 8, 1, 8, 2, 6, 1, 5, ., 0, ], [, 7, ... 
1 79834910.0 [[, 4, 5, 8, 1, 8, 2, 6, 1, 5, ., 0, ], [, 9, ... 
2 458182615.0 [[, 7, 9, 8, 3, 4, 9, 1, 0, ., 0, ], [, 9, 1, ...

标准警告：将非标量元素存储在Series和DataFrames中并没有得到很好的支持，并且可能导致模糊和难以确定的错误。 – DSM

答

数据：

In [162]: df 
Out[162]: 
      var       var2 
0 9122532.0 [[458182615.0], [79834910.0]] 
1 79834910.0 [[458182615.0], [9122532.0]] 
2 458182615.0 [[79834910.0], [9122532.0]]

解决方案：使用np.ravel()：

In [163]: df['var2'] = df['var2'].apply(np.ravel) 

In [164]: df 
Out[164]: 
      var      var2 
0 9122532.0 [458182615.0, 79834910.0] 
1 79834910.0 [458182615.0, 9122532.0] 
2 458182615.0 [79834910.0, 9122532.0]

答

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(dict(
     var=[9122532.0, 79834910.0, 458182615.0], 
     var2=[[[458182615.0], [79834910.0]], 
       [[458182615.0], [9122532.0]], 
       [[79834910.0], [9122532.0]]] 
    )) 

print(df) 

      var       var2 
0 9122532.0 [[458182615.0], [79834910.0]] 
1 79834910.0 [[458182615.0], [9122532.0]] 
2 458182615.0 [[79834910.0], [9122532.0]]

np.concatenate
你可以W/O apply
这要求所有具有相同2 x 1形状applynp.concatenate

df.assign(var2=df.var2.apply(np.concatenate)) 

      var      var2 
0 9122532.0 [458182615.0, 79834910.0] 
1 79834910.0 [458182615.0, 9122532.0] 
2 458182615.0 [79834910.0, 9122532.0]

。它总是可以适应另一种形状。但是，这种方法仍然要求所有形状都是一致的。

df.assign(var2=np.array(df.var2.tolist()).reshape(-1, 2).tolist()) var var2 0 9122532.0 [458182615.0, 79834910.0] 1 79834910.0 [458182615.0, 9122532.0] 2 458182615.0 [79834910.0, 9122532.0]

定时
小数据

大型数据

熊猫在列中展开列表列表？

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