將pandas DataFrame中的列轉換為多列

Question

我有一個帶有列的pandas DataFrame，該列在列中具有以下值：

Identifier
[1;12;7;3;0]
[4;5;2;6;0]

我想將此列中方括號中的值轉換為5個新列。 本質上，我想將這些值分成5個新列，同時使新列的索引與原始列相同。

Identifier,a,b,c,d,e
[1;12;7;3;0],1,12,7,3,0
[4;5;2;6;0],4,5,2,6,0

pattern = re.compile(r'(\d+)')
for g in raw_data["Identifier"]:
    new_id = raw_data.Identifier.str.findall(pattern) # this converts the Identifier into a list of the 5 values
raw_data.append({'a':new_id[0],'b':new_id[1],'c':new_id[2],'d':new_id[3],'d':new_id[4]}, ignore_index=True)

上面的代碼將從“標識符”列中提取的值添加到DataFrame的末尾，而不是添加到相應的行。 如何將提取的值添加到與原始列相同的行/索引（“標識符”）？

Answer 1

一種方法是使用str方法獲取數字，從中獲取一個新的數據框，然后合並（或合並）結果。 例如，

id_data = df.Identifier.str.strip("[]").str.split(";").tolist()
df_id = pd.DataFrame(id_data, columns=list("abcde"), index=df.index, dtype=int)
df2 = df.join(df_id)

產生類似

      Identifier  a   b  c  d  e
10  [1;12;7;3;0]  1  12  7  3  0
20   [4;5;2;6;0]  4   5  2  6  0