如何将 Pandas 数据框中的一列元组拆分为单独的列？

如何从 Pandas 数据框列中提取元组

问题：

在 Pandas 数据框中，包含元组的列是很常见的。然而，使用这些元组可能很麻烦。为了便于分析，通常需要将这些列拆分为包含各个元组元素的多个列。

解决方案：

将一列元组转换为单独的列，按照以下步骤操作：

1. 使用 tolist() 方法将列转换为元组列表：

   <code class="python">column_list = column.tolist()</code>

2. 创建一个新的元组列表中的数据框：

   <code class="python">new_df = pd.DataFrame(column_list, index=dataframe.index)</code>

3. 将新数据框作为新列分配给原始数据框：

   <code class="python">dataframe[['column_a', 'column_b']] = new_df[['0', '1']]</code>

示例：

考虑以下数据框：

<code class="python">>>> d1
   y norm test  y norm train  len(y_train)  len(y_test)  \
0    64.904368    116.151232          1645          549
1    70.852681    112.639876          1645          549

                                    SVR RBF  \
0   (35.652207342877873, 22.95533537448393)
1  (39.563683797747622, 27.382483096332511)

                                        LCV  \
0  (19.365430594452338, 13.880062435173587)
1  (19.099614489458364, 14.018867136617146)

                                   RIDGE CV  \
0  (4.2907610988480362, 12.416745648065584)
1    (4.18864306788194, 12.980833914392477)

                                         RF  \
0   (9.9484841581029428, 16.46902345373697)
1  (10.139848213735391, 16.282141345406522)

                                           GB  \
0  (0.012816232716538605, 15.950164822266007)
1  (0.012814519804493328, 15.305745202851712)

                                             ET DATA
0  (0.00034337162272515505, 16.284800366214057)  j2m
1  (0.00024811554516431878, 15.556506191784194)  j2m
>>></code>

要将 LCV 列拆分为单独的列 LCV-a 和 LCV-b，您可以使用以下代码：

<code class="python">df[['LCV-a', 'LCV-b']] = pd.DataFrame(df['LCV'].tolist(), index=df.index)</code>

生成的数据框将是：

<code class="python">>>> df
   y norm test  y norm train  len(y_train)  len(y_test)  \
0    64.904368    116.151232          1645          549
1    70.852681    112.639876          1645          549

                                    SVR RBF  \
0   (35.652207342877873, 22.95533537448393)
1  (39.563683797747622, 27.382483096332511)

                                        LCV-a  LCV-b  \
0  19.365430594452338  13.880062435173587
1  19.099614489458364  14.018867136617146

                                   RIDGE CV  \
0  (4.2907610988480362, 12.416745648065584)
1    (4.18864306788194, 12.980833914392477)

                                         RF  \
0   (9.9484841581029428, 16.46902345373697)
1  (10.139848213735391, 16.282141345406522)

                                           GB  \
0  (0.012816232716538605, 15.950164822266007)
1  (0.012814519804493328, 15.305745202851712)

                                             ET DATA
0  (0.00034337162272515505, 16.284800366214057)  j2m
1  (0.00024811554516431878, 15.556506191784194)  j2m</code>

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