如何在 Pandas DataFrame 中拆分元组列？

在 Pandas 数据框中拆分元组列

在 Pandas 中，数据框可能包含将元组作为其元素的列。为了有效地提取和操作这些元组的各个元素，一个常见的任务是将它们分成单独的列。本文详细演示了如何实现这种拆分。

考虑以下数据帧示例：

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [(1, 2), (3, 4)]})</code>

“b”列包含元组，我们希望将它们拆分为“ b1' 和 'b2' 列。为此，我们可以利用应用于“b”列的 pd.DataFrame(col.tolist()) 方法：

<code class="python">df[['b1', 'b2']] = pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)</code>

此操作创建一个包含“b1”和“b2”的新数据框列，其中原始“b”列中的每个元组元素都分配给其相应的“b1”和“b2”列。

生成的数据框现在如下所示：

<code class="python">print(df)

   a       b  b1  b2
0  1  (1, 2)   1   2
1  2  (3, 4)   3   4</code>

现在，数据框将各个元组元素分成单独的列，从而可以方便地访问和操作。

以上是如何在 Pandas DataFrame 中拆分元组列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！