Question

我有一个熊猫系列，其元素作为列表：

import pandas as pd
s = pd.Series([ ['United States of America'],['China', 'Hong Kong'], []])
print(s)

0    [United States of America]
1            [China, Hong Kong]
2                            []

如何获得如下系列：

0 United States of America
1 China
1 Hong Kong

我不确定2会发生什么。

Answer 1

以下选项均返回Series。创建一个新框架并列出。

pd.DataFrame(s.tolist()).stack()

0  0    United States of America
1  0                       China
   1                   Hong Kong
dtype: object

要重置索引，请使用

pd.DataFrame(s.tolist()).stack().reset_index(drop=True)

0    United States of America
1                       China
2                   Hong Kong
dtype: object

要转换为DataFrame，请调用to_frame()

pd.DataFrame(s.tolist()).stack().reset_index(drop=True).to_frame('countries')

                  countries
0  United States of America
1                     China
2                 Hong Kong

如果您想编码高尔夫，请使用

sum(s, [])
# ['United States of America', 'China', 'Hong Kong']

pd.Series(sum(s, []))

0    United States of America
1                       China
2                   Hong Kong
dtype: object

甚至，

pd.Series(np.sum(s))

0    United States of America
1                       China
2                   Hong Kong
dtype: object

但是，与大多数其他涉及列表操作总和的操作一样，这在性能方面是不利的（列表串联操作效率很低）。

使用与itertools.chain的链接可以更快地进行操作：

from itertools import chain
pd.Series(list(chain.from_iterable(s)))

0    United States of America
1                       China
2                   Hong Kong
dtype: object

pd.DataFrame(list(chain.from_iterable(s)), columns=['countries'])

                  countries
0  United States of America
1                     China
2                 Hong Kong

Answer 2

或使用：

df = pd.DataFrame(s.tolist())
print(df[0].fillna(df[1].dropna().item()))

输出：

0    United States of America
1                       China
2                   Hong Kong
Name: 0, dtype: object

Answer 3

假设这是列表

pd.Series(s.sum())
Out[103]: 
0    United States of America
1                       China
2                   Hong Kong
dtype: object

从具有列表元素的系列创建堆叠的熊猫系列

3 个答案: