Question

例如，我有一个包含A和B两列的DataFrame，每个列都包含一个数字。我现在想添加另一列C，它是一个嵌套列表，每个内部列表包含来自A和B的单个值。

           A      B                 C
index
    0    2.3    6.4    [[2.3], [6.4]] 
    1    5.6    2.8    [[5.6], [2.8]]
    2    8.2    9.0    [[8.2], [9.0]]

我试过了

df['C'] = [[x] for x in df[['A', 'B']].values.tolist()]

但这会导致

           A      B               C
index
    0    2.3    6.4    [[2.3, 6.4]] 
    1    5.6    2.8    [[5.6, 2.8]]
    2    8.2    9.0    [[8.2, 9.0]]

Answer 1

使用agg即

df['C'] = df[['A','B']].agg(lambda x : ([x[0]],[x[1]]),1).apply(list)

   index    A    B               C
0      0  2.3  6.4  [[2.3], [6.4]]
1      1  5.6  2.8  [[5.6], [2.8]]
2      2  8.2  9.0  [[8.2], [9.0]]

如果你需要速度使用numpy的扩展暗淡，即

df['C'] = (df[['A','B']].values[:,:,None]).tolist()

df['C']
0    [[2.3], [6.4]]
1    [[5.6], [2.8]]
2    [[8.2], [9.0]]
Name: C, dtype: object

Answer 2

df['C']=df[['A','B']].apply(lambda x : [[x[0]],[x[1]]],1).values.tolist()
df
Out[1051]: 
   A  B           C
0  1  4  [[1], [4]]
1  2  5  [[2], [5]]
2  3  6  [[3], [6]]

将一列的值设置为形状列表（1,2），其中两个嵌套列表中的每一个都是另一列的值

2 个答案: