Python：如何在数据框中将列拆分为多列并使用动态列命名答案

【问题标题】：Python:how to split column into multiple columns in a dataframe and with dynamic column namingPython：如何在数据框中将列拆分为多列并使用动态列命名
【发布时间】：2020-09-24 07:07:42
【问题描述】：

我有一个样本数据集

id           value
[10,10]     ["apple","orange"]  
[15,67]      ["banana","orange"] 
[12,34,45]   ["apple","banana","orange"]

我想把它转换成

id1 id2 id3            value1 value2 value3
10  10  nan           apple  orange   nan
15  67  nan           banana orange   nan
10  10  45            apple  banana  orange

我之前使用 if else 条件解决了这个问题
但数据可能是动态的，因此它可能有 3 个以上的值。
如前所述如何通过重命名拆分为多列

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

我们可以使用tolist 和pd.DataFrame 重建您的数据。然后concat一切又在一起了：

d = [pd.DataFrame(df[col].tolist()).add_prefix(col) for col in df.columns]
df = pd.concat(d, axis=1)

   id0  id1   id2  value0  value1  value2
0   10   10   NaN   apple  orange    None
1   15   67   NaN  banana  orange    None
2   12   34  45.0   apple  banana  orange

【讨论】：

你能解释一下你的代码 df[col].tolist()).add_prefix(col)
tolist 将您的熊猫系列（列）转换为 Python 列表：[[10, 10], [15, 67], [12, 34, 45]]。 add_prefix 为您的列名添加前缀，因为这些现在是 0, 1, 2 .. n。尝试运行每个部分，您会看到它；非常简单

【解决方案2】：

试试这个代码。

df = pd.DataFrame({"id":[[10, 10], [15, 67], [12, 34, 45]],
                   "value":[['a', 'o'], ['b', 'o'], ['a', 'b', 'o']]})
    
output = pd.DataFrame()
for col in df.columns:
    output = pd.concat([output,
                       pd.DataFrame(df[col].tolist(), columns = [col + str(i+1) for i in range(df[col].apply(len).max())])],
                        axis = 1)

键码是pd.DataFrame(df[col].tolist(), columns = [col + str(i+1) for i in range(df[col].apply(len).max())])]。

这里，df[col].apply(len).max() 是列中列表中元素的最大数量。 df[col].tolist() 将df[col] 转换为嵌套列表，并将其重新制作为DataFrame。

【讨论】：