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如何在pandas DataFrame中拆分包含嵌套数组的单元格

在pandas DataFrame中,拆分包含嵌套数组的单元格可以通过apply和lambda函数来实现。

步骤如下:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建包含嵌套数组的DataFrame:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'column1': ['A', ['B', 'C']], 'column2': [['D', 'E'], 'F']})
  1. 创建一个拆分嵌套数组的函数:
代码语言:txt
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def split_nested_array(cell):
    if isinstance(cell, list):
        return pd.Series(cell)
    else:
        return pd.Series([cell])
  1. 使用apply和lambda函数将拆分函数应用于DataFrame中的每个单元格:
代码语言:txt
复制
df = df.apply(lambda x: split_nested_array(x))

这样就能够将包含嵌套数组的单元格拆分成新的行,原始行的其他列将保持不变。如果单元格不包含嵌套数组,则创建一个只包含单个元素的Series。

示例输出结果:

代码语言:txt
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  column1 column2
0       A       D
1       B       E
2       C       F

这个方法适用于拆分包含嵌套数组的任何列。可以根据实际需要修改函数来满足不同的需求。

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以上就是如何在pandas DataFrame中拆分包含嵌套数组的单元格的完善且全面的答案。

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