pandas dataframe将列值附加到另一个pandas列，该列包含一个元素列表

pandas是一个流行的Python数据处理库，它提供了DataFrame数据结构，用于处理和分析结构化数据。如果想要将一个列的值附加到另一个列，其中一个列包含一个元素列表，可以使用pandas的apply函数和lambda表达式来实现。

首先，我们需要创建一个包含两列的DataFrame，其中一列包含元素列表。可以使用pandas的DataFrame函数来创建DataFrame对象，并指定列名和数据。

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3],
        'col2': [[4, 5], [6, 7], [8, 9]]}

df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个包含两列的DataFrame对象df，其中col1列包含整数值，col2列包含元素列表。

接下来，我们可以使用apply函数和lambda表达式来将col2列的值附加到col1列。apply函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个函数。

df['col1'] = df.apply(lambda row: row['col1'] + row['col2'][0], axis=1)

在这个例子中，lambda表达式将col1列的值与col2列的第一个元素相加，并将结果赋值给col1列。

最后，我们可以打印输出修改后的DataFrame。

print(df)

输出结果如下：

   col1    col2
0     5  [4, 5]
1     8  [6, 7]
2    11  [8, 9]

这样就完成了将一个列的值附加到另一个列的操作。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品文档：

• 腾讯云Pandas