создать кадр данных из столбца, имеющего список значений в pandas [duplicate]
Я согласен с ответом от zacherates.
Но вы можете сделать вызов intern () в ваших нелиберальных строках.
Из примера zacherates:
// ... but they are not the same object
new String("test") == "test" ==> false
Если вы ставите нелитеральное равенство строки, это правда
new String("test").intern() == "test" ==> true
6
задан Zero 12 October 2017 в 08:16
поделиться
2 ответа
Вы можете выполнить цикл через серию с функцией apply() и преобразовать каждый список в Series, это автоматически расширит список как серию в направлении столбца:
df[0].apply(pd.Series)
# 0 1 2
#0 8 10 12
#1 7 9 11
Обновить : Чтобы сохранить другие столбцы фрейма данных, вы можете связать результат с столбцами, которые вы хотите сохранить:
pd.concat([df[0].apply(pd.Series), df[1]], axis = 1)
# 0 1 2 1
#0 8 10 12 A
#1 7 9 11 B
8
ответ дан Psidom 16 August 2018 в 10:57
поделиться
Вы могли бы сделать pd.DataFrame(df[col].values.tolist()) - намного быстрее ~ 500x
In [820]: pd.DataFrame(df[0].values.tolist())
Out[820]:
0 1 2
0 8 10 12
1 7 9 11
In [821]: pd.concat([pd.DataFrame(df[0].values.tolist()), df[1]], axis=1)
Out[821]:
0 1 2 1
0 8 10 12 A
1 7 9 11 B
Сроки
Средний
In [828]: df.shape
Out[828]: (20000, 2)
In [829]: %timeit pd.DataFrame(df[0].values.tolist())
100 loops, best of 3: 15 ms per loop
In [830]: %timeit df[0].apply(pd.Series)
1 loop, best of 3: 4.06 s per loop
Большой
In [832]: df.shape
Out[832]: (200000, 2)
In [833]: %timeit pd.DataFrame(df[0].values.tolist())
10 loops, best of 3: 161 ms per loop
In [834]: %timeit df[0].apply(pd.Series)
1 loop, best of 3: 40.9 s per loop
2
ответ дан Zero 16 August 2018 в 10:57
поделиться
Другие вопросы по тегам:
pd.concat(). Смотрите обновление! – Psidom 2 December 2016 в 04:57