Question

如何转换此数据框

                                          location  value                       
0                   (Richmond, Virginia, nan, USA)    100                       
1              (New York City, New York, nan, USA)    200

到此：

    city            state       region    country   value
0   Richmond        Virginia    nan       USA       100
1   New York City   New York    nan       USA       200

请注意，第一个数据框中的location列包含元组。我想在location列中创建四列。

Answer 1

new_col_list = ['city','state','regions','country']
for n,col in enumerate(new_col_list):
    df[col] = df['location'].apply(lambda location: location[n])

df = df.drop('location',axis=1)

Answer 2

如果您返回一系列（拆分）位置，则可以直接将结果DF与您的值列合并（join至merge on index。

addr = ['city', 'state', 'region', 'country']
df[['value']].join(df.location.apply(lambda loc: Series(loc, index=addr)))

   value           city     state  region country
0    100       Richmond  Virginia     NaN     USA
1    200  New York City  New York     NaN     USA

Answer 3

我还没有计时，但我建议您使用此选项：

df.loc[:,'city']=df.location.map(lambda x:x[0])
df.loc[:,'state']=df.location.map(lambda x:x[1])
df.loc[:,'regions']=df.location.map(lambda x:x[2])
df.loc[:,'country']=df.location.map(lambda x:x[3])

我猜测避免显式的for循环可能使自己适合SIMD指令（肯定是numpy在寻找，但其他库可能没有）

从熊猫中的元组到多个列

3 个答案: