Question

使用

可以轻松完成Pandas中的相同任务

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"lists":[[i, i+1] for i in range(10)]})
df[['left','right']] = pd.DataFrame([x for x in df.lists])

但我无法弄清楚如何使用dask.dataframe

做类似的事情

更新

到目前为止，我发现了这种解决方法

ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)
ddf["left"] = ddf.apply(lambda x: x["lists"][0], axis=1, meta=pd.Series())
ddf["right"] = ddf.apply(lambda x: x["lists"][1], axis=1, meta=pd.Series())

我想知道是否还有另一种方法可以处理。

Answer 1

您可以使用assign：

实现此目的

ddf = ddf.assign(left=ddf.lists.map(lambda x: x[0]),
                 right=ddf.lists.map(lambda x: x[1]))

例如，

ddf.compute()


     lists  left  right
0   [0, 1]     0      1
1   [1, 2]     1      2
2   [2, 3]     2      3
3   [3, 4]     3      4
4   [4, 5]     4      5
5   [5, 6]     5      6
6   [6, 7]     6      7
7   [7, 8]     7      8
8   [8, 9]     8      9
9  [9, 10]     9     10

另一种表达方式（见下面的评论）可能是

ddf = ddf.assign(**{k: ddf.lists.map(lambda x, i=i: x[i]) 
                 for i, k in enumerate(['left', 'right'])})

Dask Dataframe将列表列拆分为多个列

1 个答案: