如何将一列拆分为多个列名称更改的列

Question

我将一个数据框定义为一个“函数”，其中数据框中每一列的名称不断变化，因此我无法指定该列的名称，然后将其拆分为多列。比如我不能说df ['name']然后拆分成很多列。此数据帧的列数和行数不是恒定的。我需要将包含多个项目的任何列拆分为多个组件（列）。

例如：

这是我拥有的数据框之一：

name/one                                                name/three         

(192.26949,)                                      (435.54,436.65,87.3,5432) 

(189.4033245,)                                (45.51,56.612, 54253.543, 54.321) 

(184.4593252,)                                 (45.58,56.6412,654.876,765.66543) 

我想把它转换成：

name/one                 name/three1      name/three2     name/three3       name/three4 

192.26949                  435.54          436.65            87.3              5432 


189.4033245                45.51           56.612          54253.543          54.321 

184.4593252                45.58           56.6412          654.876          765.66543

Answer 1

如果所有数据都是所有行中的元组并且所有列都使用concat与DataFrame构造函数和DataFrame.add_prefix的解决方案：

df = pd.concat([pd.DataFrame(df[c].tolist()).add_prefix(c) for c in df.columns], axis=1)
print (df)
    name/one0  name/three0  name/three1  name/three2  name/three3
0  192.269490       435.54     436.6500       87.300   5432.00000
1  189.403324        45.51      56.6120    54253.543     54.32100
2  184.459325        45.58      56.6412      654.876    765.66543

如果可能的话，字符串 repr 的元组：

import ast

L = [pd.DataFrame([ast.literal_eval(y) for y in df[c]]).add_prefix(c) for c in df.columns]
df = pd.concat(L, axis=1)
print (df)
    name/one0  name/three0  name/three1  name/three2  name/three3
0  192.269490       435.54     436.6500       87.300   5432.00000
1  189.403324        45.51      56.6120    54253.543     54.32100
2  184.459325        45.58      56.6412      654.876    765.66543