如何使用Python Pandas将列表数据列成多行？

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通过`apply`和`pd.Series`实现，效果示例及代码如下：

效果示例：结果：A+B+0+1+1+1+2+3+2+1+4+2+2+2

代码：pythonimport pandas as pd

df=pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})dfOut=df.iloc[458]

result=dfOut.apply(lambda row: ''.join(str(x) for x in row)).iloc[0]print(result)

1、实现的效果

示例代码：

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]}) df Out[458]: A B 0 1 [1, 2] 1 2 [1, 2]

拆分成多行的效果：

A B
0 1 1
1 1 2
3 2 1
4 2 2

2、拆分成多行的方法

1）通过apply和pd.Series实现

容易理解，但在性能方面不推荐。

df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'}) Out[463]: A B 0 1 1 1 1 2 0 2 1 1 2 2

2）使用repeat和DataFrame构造函数

性能可以，但不太适合多列

df=pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)}) df Out[465]: A B 0 1 1 0 1 2 1 2 1 1 2 2

或者

s=pd.DataFrame({'B':np.concatenate(df.B.values)},index=df.index.repeat(df.B.str.len())) s.join(df.drop('B',1),how='left') Out[477]: B A 0 1 1 0 2 1 1 1 2 1 2 2

3）创建新的列表

pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y],columns=df.columns) Out[488]: A B 0 1 1 1 1 2 2 2 1 3 2 2

或者

#拆成多于两列的情况 s=pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in zip(df.index,df.B) for z in y]) s.merge(df,left_on=0,right_index=True) Out[491]: 0 1 A B 0 0 1 1 [1, 2] 1 0 2 1 [1, 2] 2 1 1 2 [1, 2] 3 1 2 2 [1, 2]

4）使用reindex和loc实现

df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values)) Out[554]: A B 0 1 1 0 1 2 1 2 1 1 2 2 #df.loc[df.index.repeat(df.B.str.len())].assign(B=np.concatenate(df.B.values)

5）使用numpy高性能实现

newvalues=np.dstack((np.repeat(df.A.values,list(map(len,df.B.values))),np.concatenate(df.B.values))) pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=df.columns) A B 0 1 1 1 1 2 2 2 1 3 2 2

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