将一系列列表转换为结构化DataFrame

Question

我有一只大熊猫Series，其中每个条目都是list。我想以特定的方式将其转换为DataFrame。也就是说，我希望新DataFrame的列数与list中最长的Series中的元素一样多。每个行的列表条目应填充此新DataFrame，并在需要时填充np.nan。

最好在一个例子中看到。请考虑以下Series：

df = pd.Series([[1,2], [3,4,5], [6]]).transpose()

看起来像：

df

0       [1, 2]
1    [3, 4, 5]
2          [6]

所需的输出是：

       0       1       2
0      1       2       np.nan
1      3       4       5
2      6       np.nan  np.nan

如果可能的话，我想在没有循环的情况下实现，因为我的实际系列很长。

Answer 1

你说得对，你刚用pd.Series代替pd.DataFrame：

df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4,5], [6]])