如何将列表值的pandas列连接到一个列表中？

Question

我有一个数据框，其中一个列在每个索引处都有一个列表。我想将这些列表连接到一个列表中。我正在使用

ids = df.loc[0:index, 'User IDs'].values.tolist()

然而，这导致了 ['[1,2,3,4......]']这是一个字符串。不知何故，我的列表列中的每个值都是str类型。我尝试使用list()，literal_eval()进行转换，但它不起作用。 list()将列表中的每个元素转换为字符串，例如从[12,13,14...]到['['1'',','2',','1',',','3'......]']。

如何将pandas列与列表值连接到一个列表中？请帮助，我正在敲打它几个小时。

Answer 1

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(dict(col1=[[1, 2, 3]] * 2))
print(df)

        col1
0  [1, 2, 3]
1  [1, 2, 3]

pandas最简单的答案

df.col1.sum()

[1, 2, 3, 1, 2, 3]

numpy.concatenate

np.concatenate(df.col1)

array([1, 2, 3, 1, 2, 3])

chain

from itertools import chain

list(chain(*df.col1))

[1, 2, 3, 1, 2, 3]

对评论的回复：
我认为你的列是字符串

from ast import literal_eval

df.col1 = df.col1.apply(literal_eval)

如果您的列是字符串值，看起来像列表

df = pd.DataFrame(dict(col1=['[1, 2, 3]'] * 2))
print(df)  # will look the same

        col1
0  [1, 2, 3]
1  [1, 2, 3]

但是pd.Series.sum不起作用。

df.col1.sum()

'[1, 2, 3][1, 2, 3]'

我们需要将字符串评估为文字，然后评估sum

df.col1.apply(literal_eval).sum()

[1, 2, 3, 1, 2, 3]

Answer 2

如果您想要展平列表，这是pythonic方式：

将pandas导入为pd

df = pd.DataFrame({'A': [[1,2,3], [4,5,6]]})

a = df['A'].tolist()
a = [i for j in a for i in j]
print a