Pandas 데이터 프레임에서 튜플 열을 별도의 열로 분할하는 방법은 무엇입니까?

Pandas 데이터 프레임 열에서 튜플을 추출하는 방법

문제:

Pandas 데이터 프레임에서 , 튜플을 포함하는 열을 갖는 것이 일반적입니다. 그러나 이러한 튜플을 사용하여 작업하는 것은 번거로울 수 있습니다. 분석을 용이하게 하려면 이러한 열을 개별 튜플 요소를 포함하는 여러 열로 분할하는 것이 바람직한 경우가 많습니다.

해결책:

튜플 열을 별도의 열로 변환하려면 , 다음 단계를 따르세요.

1. tolist() 메서드를 사용하여 열을 튜플 목록으로 변환합니다.

   <code class="python">column_list = column.tolist()</code>

2. 새 항목 만들기 튜플 목록의 데이터 프레임:

   <code class="python">new_df = pd.DataFrame(column_list, index=dataframe.index)</code>

3. 새 데이터 프레임을 원래 데이터 프레임에 새 열로 할당:

   <code class="python">dataframe[['column_a', 'column_b']] = new_df[['0', '1']]</code>

예:

다음 데이터 프레임을 고려하세요.

<code class="python">>>> d1
   y norm test  y norm train  len(y_train)  len(y_test)  \
0    64.904368    116.151232          1645          549
1    70.852681    112.639876          1645          549

                                    SVR RBF  \
0   (35.652207342877873, 22.95533537448393)
1  (39.563683797747622, 27.382483096332511)

                                        LCV  \
0  (19.365430594452338, 13.880062435173587)
1  (19.099614489458364, 14.018867136617146)

                                   RIDGE CV  \
0  (4.2907610988480362, 12.416745648065584)
1    (4.18864306788194, 12.980833914392477)

                                         RF  \
0   (9.9484841581029428, 16.46902345373697)
1  (10.139848213735391, 16.282141345406522)

                                           GB  \
0  (0.012816232716538605, 15.950164822266007)
1  (0.012814519804493328, 15.305745202851712)

                                             ET DATA
0  (0.00034337162272515505, 16.284800366214057)  j2m
1  (0.00024811554516431878, 15.556506191784194)  j2m
>>></code>

LCV 열을 개별 열 LCV-a 및 LCV-b로 분할하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

<code class="python">df[['LCV-a', 'LCV-b']] = pd.DataFrame(df['LCV'].tolist(), index=df.index)</code>

결과 데이터 프레임은 다음과 같습니다.

<code class="python">>>> df
   y norm test  y norm train  len(y_train)  len(y_test)  \
0    64.904368    116.151232          1645          549
1    70.852681    112.639876          1645          549

                                    SVR RBF  \
0   (35.652207342877873, 22.95533537448393)
1  (39.563683797747622, 27.382483096332511)

                                        LCV-a  LCV-b  \
0  19.365430594452338  13.880062435173587
1  19.099614489458364  14.018867136617146

                                   RIDGE CV  \
0  (4.2907610988480362, 12.416745648065584)
1    (4.18864306788194, 12.980833914392477)

                                         RF  \
0   (9.9484841581029428, 16.46902345373697)
1  (10.139848213735391, 16.282141345406522)

                                           GB  \
0  (0.012816232716538605, 15.950164822266007)
1  (0.012814519804493328, 15.305745202851712)

                                             ET DATA
0  (0.00034337162272515505, 16.284800366214057)  j2m
1  (0.00024811554516431878, 15.556506191784194)  j2m</code>

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