Pandas，将函数应用于返回一对多行的数据框答案

【问题标题】：Pandas, Apply Function to Data Frame That Returns One to Many RowsPandas，将函数应用于返回一对多行的数据框
【发布时间】：2019-11-26 08:24:24
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，我需要对其应用一个函数。但是，该函数会为数据框中的单行返回许多项。我想用函数返回的值创建一个新的数据框。因此，到目前为止，当我应用该函数时，新数据框的行数与原始数据框的行数相同，函数中的列表/系列作为行。我在新数据框中需要的是从函数返回的值作为列（扁平列表）。另外，我想知道这是否是使用 Pandas 的好方法（就利用库的效率而言）还是坚持使用纯 python 会更好？

这是我用的：

def get_children(id):
    children = []
    suff = ['0', '1', '2', '3']
    for s in suff:
        children.append(id+s)

    return pd.Series(children)

df = pd.DataFrame()
df = all_attrbs['id'].apply(get_children)

输入：

all_attrbs:

预期输出：

df:

【问题讨论】：

什么是 all_attrbs？

标签： python pandas python-2.7 numpy

【解决方案1】：

我不确定您的数据是什么样的，但这是一种有效的方法：

df = pd.DataFrame({'id' : [0,1,2,3,4,5,6]})

flattened_list = ["{}_{}".format(x, i) for i in range(4) for x in df['id']]

df2 = pd.DataFrame(flattened_list)

输出flattened_list:

['0_0',
 '1_0',
 '2_0',
 '3_0',
 '4_0',
 '5_0',
 '6_0',
 '0_1',
 '1_1',
 '2_1',
 '3_1',
 '4_1',
 '5_1',
 '6_1',
 '0_2',
 '1_2',
 '2_2',
 '3_2',
 '4_2',
 '5_2',
 '6_2',
 '0_3',
 '1_3',
 '2_3',
 '3_3',
 '4_3',
 '5_3',
 '6_3']

【讨论】：

谢谢，但我需要的是要在输出 df 中展平的列表。添加了对问题的编辑。
好的，我编辑了我的答案。 @c00der 您可以不使用 apply 而是使用双重列表理解来做到这一点
啊，所以，一个纯python实现。我想知道是否有 Pandas 本机方法可以做到这一点。