Pandas - 如何对由列表对象组成的列进行子集化？答案

【问题标题】：Pandas - How do I subset a column composed of list objects?Pandas - 如何对由列表对象组成的列进行子集化？
【发布时间】：2015-05-16 02:33:49
【问题描述】：

我正在使用从 Github 中提取的 JSON 文件：

curl https://api.github.com/repos/mbostock/d3/stats/commit_activity > d3_commit-activity.json

然后，我在 Pandas 中运行了以下命令：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

df = pd.io.json.read_json("d3_commit-activity.json")

df 中的一列称为“天”，其值是格式如下的列表：

[0,0,0,1,0,1,0]
[0,0,0,0,0,1,1]
[3,0,0,0,0,0,0]

换句话说，每个列表正好由七个数字组成。我想在这些列表中的每个元素中创建七个新列，但我对类似问题的解释完全困惑。我尝试按照 Bradley 解决此问题的方法 (pandas: How do I split text in a column into multiple rows?)，但被告知“名称‘系列’未定义”。尝试更改为“pd.Series”，这似乎适用于该命令，但在后面的命令中失败。

肯定有一种简单、直接的方法来获取这些列表并将它们分成单独的列吗？

【问题讨论】：

标签： python json pandas dataframe

【解决方案1】：

让我们定义一个day_names的列表：

import pandas as pd    
day_names = ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat']

那么其中任何一个都会达到预期的效果：

df[day_names] = df.days.apply(lambda x: pd.Series(x))

或者，

df[day_names] = df.apply(lambda row: pd.Series(row.days), axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

从列表中创建列的简单方法如下：

df2 = pd.DataFrame(zip(*df.days)).T
df2.columns = ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat']
>>> df2
   Sun  Mon  Tue  Wed  Thu  Fri  Sat
0    0    0    0    1    0    1    0
1    0    0    0    0    0    1    1
2    3    0    0    0    0    0    0

使用星号可以在几天内解包参数，将它们放在单独的列中。

【讨论】：