Pandas는 목록 열을 여러 열로 분할합니다.

Pandas는 목록 열을 여러 열로 분할합니다.

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다음과 같은 하나의 열이있는 pandas dataFrame이 있습니다.

`
In [207]:df2.teams
Out[207]: 
0         [SF, NYG]
1         [SF, NYG]
2         [SF, NYG]
3         [SF, NYG]
4         [SF, NYG]
5         [SF, NYG]
6         [SF, NYG]
7         [SF, NYG]
`

이 목록 열을 pandas를 사용하여 team1과 team2라는 2 개의 열로 분할해야합니다.

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당신은 사용할 수 있습니다 DataFrame와 생성자 lists로 변환하여 생성을 numpy array에서 values와 tolist:

import pandas as pd

d1 = {'teams': [['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],
                ['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG']]}
df2 = pd.DataFrame(d1)
print (df2)
       teams
0  [SF, NYG]
1  [SF, NYG]
2  [SF, NYG]
3  [SF, NYG]
4  [SF, NYG]
5  [SF, NYG]
6  [SF, NYG]

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df2[['team1','team2']] = pd.DataFrame(df2.teams.values.tolist(), index= df2.index)
print (df2)
       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

그리고 새로운 DataFrame:

df3 = pd.DataFrame(df2['teams'].values.tolist(), columns=['team1','team2'])
print (df3)
  team1 team2
0    SF   NYG
1    SF   NYG
2    SF   NYG
3    SF   NYG
4    SF   NYG
5    SF   NYG
6    SF   NYG

솔루션 apply(pd.Series)이 매우 느립니다.

#7k rows
df2 = pd.concat([df2]*1000).reset_index(drop=True)

In [89]: %timeit df2['teams'].apply(pd.Series)
1 loop, best of 3: 1.15 s per loop

In [90]: %timeit pd.DataFrame(df2['teams'].values.tolist(), columns=['team1','team2'])
1000 loops, best of 3: 820 µs per loop

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훨씬 간단한 솔루션 :

pd.DataFrame(df2.teams.tolist(), columns=['team1', 'team2'])

수확량,

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

목록이 아닌 구분 된 문자열 열을 분할하려는 경우 다음과 같이 유사하게 수행 할 수 있습니다.

pd.DataFrame(df.teams.str.split('<delim>', expand=True).values,
             columns=['team1', 'team2'])

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제안 된 솔루션과 달리 구문 론적으로 더 간단한 방법이 있으므로 기억하기가 더 쉽습니다. 데이터 프레임 df에서 열이 '메타'라고 가정합니다.

df2 = pd.DataFrame(df['meta'].str.split().values.tolist())

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This solution preserves the index of the df2 DataFrame, unlike any solution that uses tolist():

df3 = df2.teams.apply(pd.Series)
df3.columns = ['team1', 'team2']

Here's the result:

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

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/35491274/pandas-split-column-of-lists-into-multiple-columns