我有一個數據框，其中第一列包含一個隨機大小的列表，每個列表中從 0 到大約 10 個項目。此數據框還包含其他幾列數據。我想插入與最長列表的長度一樣多的列，然后按順序填充值，以便每一列在第一列的列表中都有一個項目。我不確定解決這個問題的好方法。sample = [[[0,2,3,7,8,9],2,3,4,5],[[1,2],2,3,4,5],[[1,3,4,5,6,7,8,9,0],2,3,4,5]]headers = ["col1","col2","col3","col4","col5"]df = pd.DataFrame(sample, columns = headers)在此示例中，我想在第 1 列之后添加 9 列，因為這是數據幀第三行中列表的最大長度。這些列將填充： 0 2 3 7 8 9 NULL NULL NULL in the first row, 1 2 NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL in the second, etc...
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12345678_0001
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我就是這樣做的。首先，我將填充原始列的列表，使它們的長度都相同，并且更容易使用它們。之后就是創建列并用與列表中的位置對應的值填充它。假設我們的列表最大為 4 以作為一個更簡單的示例：
df = pd.DataFrame(sample, columns = headers)
df = df.rename(columns={'col1':'col_of_lists'})
max_length = max(df['col_of_lists'].apply(lambda x:len(x)))
df['col_of_lists'] = df['col_of_lists'].apply(lambda x:x + ([np.nan] * (max_length - len(x))))
for i in range(max_length):
df['col_'+str(i)] = df['col_of_lists'].apply(lambda x: x[i])
白豬掌柜的
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將一系列列表轉換為單獨列的最簡單方法是apply將它們轉換為系列，這會觸發'expand'結果類型：
result = df['col1'].apply(pd.Series)
此時，我們可以將自動編號的列調整為包含原始名稱'col1'，例如：
result.columns = [
'col1_{}'.format(i + 1)
for i in result.columns]
最后，我們可以將它加入到原來的 DataFrame 中。使用這是第一列這一事實很容易，只需將其連接到原始框架的左側，'col1'在此過程中刪除原始：
result = result.join(df.drop('col1', axis=1))
rename()您甚至可以通過使用更改列名的方法將其全部作為單行來完成：
df['col1'].apply(pd.Series).rename(
lambda i: 'col1_{}'.format(i + 1),
axis=1,
).join(df.drop('col1', axis=1))
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