如何有效地将 Pandas 列表列拆分为多列？

将 Pandas 列表列拆分为多个列

在数据探索中，通常需要将 DataFrame 列重组为更易于管理的格式。其中一种场景涉及将包含列表的列拆分为多个列。

考虑一个包含名为“teams”的单列的 DataFrame，其中包含团队名称列表：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "teams": [[
        "SF", 
        "NYG"
    ] for _ in range(7)]
})

要拆分此列将“teams”列分成两列“team1”和“team2”，我们可以利用 DataFrame 构造函数以及 to_list 创建的列表

选项 1：修改现有 DataFrame

使用 to_list 方法，我们可以将“teams”列表转换为列表列表，可用于创建新的“team1”和“team2”列：

df[['team1', 'team2']] = pd.DataFrame(df['teams'].tolist(), index=df.index)

此操作修改原始 DataFrame使用新列：

       teams team1 team2
0  [SF, NYG]    SF   NYG
1  [SF, NYG]    SF   NYG
2  [SF, NYG]    SF   NYG
3  [SF, NYG]    SF   NYG
4  [SF, NYG]    SF   NYG
5  [SF, NYG]    SF   NYG
6  [SF, NYG]    SF   NYG

选项 2：创建新的 DataFrame

或者，如果需要，我们可以使用拆分列创建一个新的 DataFrame：

df3 = pd.DataFrame(
    df['teams'].tolist(), 
    columns=['team1', 'team2']
)

此操作创建一个单独的DataFrame：

  team1 team2
0    SF   NYG
1    SF   NYG
2    SF   NYG
3    SF   NYG
4    SF   NYG
5    SF   NYG
6    SF   NYG

请注意，应用 apply(pd.Series) 函数来实现此分割会明显变慢，不建议用于较大的数据集。

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