拆分包含可迭代的數據框列

Question

我有一個DataFrame，其中的一列包含以列表或元組（始終相同的長度）形式的一些順序數據，我的目的是將該列拆分為幾個新列，理想情況下更新一個現有列。

這是最小的例子

from pandas import DataFrame, concat

data = DataFrame({"label": [a for a in "abcde"], "x": range(5)})
print(data)

  label  x
0     a  0
1     b  1
2     c  2
3     d  3
4     e  4

使用不存在的函數splittuple的虛構方式將是這樣的

data[["x", "x2"]] = data["x"].apply(lambda x: (x, x*2)).splittuple(expand = True)

導致

  label  x  x2
0     a  0  0
1     b  1  2
2     c  2  4
3     d  3  6
4     e  4  8

我當然可以這樣做，盡管解決方案有點麻煩

newdata = DataFrame(data["x"].apply(lambda x: (x, x*2)).tolist(), columns = ["x", "x2"])
data.drop("x", axis = 1, inplace = True)
data = concat((data, newdata), axis = 1)
print(data)

  label  x  x2
0     a  0   0
1     b  1   2
2     c  2   4
3     d  3   6
4     e  4   8

替代方案更加丑陋

data[["x", "x2"]] = 
  data["x"].apply(lambda x: "{} {}".format(x, x*2)).str.split(expand = True).astype(int)

您能否建議更優雅的方式來進行此類轉換？

Answer 1

apply和Series是可能的，但不是那么快：

tup = data["x"].apply(lambda x: (x, x*2))
data[["x", "x2"]] = tup.apply(pd.Series)

print (data)
  label  x  x2
0     a  0   0
1     b  1   2
2     c  2   4
3     d  3   6
4     e  4   8

使用DataFrame構造函數更快：

tup = data["x"].apply(lambda x: (x, x*2))
data[["x", "x2"]] = pd.DataFrame(tup.values.tolist())
print (data)
  label  x  x2
0     a  0   0
1     b  1   2
2     c  2   4
3     d  3   6
4     e  4   8

時間 ：

data = pd.DataFrame({"label": [a for a in "abcde"], "x": range(5)})
data = pd.concat([data]*1000).reset_index(drop=True)
tup = data["x"].apply(lambda x: (x, x*2))


data[["x", "x2"]] = tup.apply(pd.Series)
data[["y", "y2"]] = pd.DataFrame(tup.values.tolist())
print (data)

In [266]: %timeit data[["x", "x2"]] = tup.apply(pd.Series)
1 loop, best of 3: 836 ms per loop

In [267]: %timeit data[["y", "y2"]] = pd.DataFrame(tup.values.tolist())
100 loops, best of 3: 3.1 ms per loop