[英]How to make different columns for each elements in a list?
我有一個 pandas dataframe 列,其中包含字符串列表(長度不同),如下所示: df['category']
:
category | ...
---------
['Grocery & Gourmet Food', 'Cooking & Baking', 'Lard & Shortening', 'Shortening'] | ...
['Grocery & Gourmet Food', 'Candy & Chocolate', 'Mints'] | ...
['Grocery & Gourmet Food', 'Soups, Stocks & Broths', 'Broths', 'Chicken'] | ...
現在,我想為列表中的每個字符串元素將此類別列分成不同的列。 可以使用 pandas 嗎? 我將如何處理列名?
我已經完成了這個問題的答案,但不同的是我的列表長度並不總是相同。
我預期的 output 將如下所示:
category_1 | category_2 | category_n | other_columns
------------------------------------------------------------------
Grocery & Gourmet Food | Cooking & Baking | Lard & Shortening | ...
... | ... | ... | ...
我會做這樣的事情:
df2 = pd.DataFrame(df['category'].to_list(), columns=[f"category_{i+1}" for i in range(len(df['category'].max()))])
df = pd.concat([df.drop('category', axis=1), df2], axis=1)
Output:
category_1 category_2 category_3 \
0 Grocery & Gourmet Food Cooking & Baking Lard & Shortening
1 Grocery & Gourmet Food Candy & Chocolate Mints
2 Grocery & Gourmet Food Soups, Stocks & Broths Broths
category_4
0 Shortening
1 None
2 Chicken
編輯:
正如@mozway建議的那樣,最好使用默認名稱創建列,然后更新它們:
df2 = pd.DataFrame(df['category'].to_list())
df2.columns = df2.columns.map(lambda x: f'category_{x+1}')
df = pd.concat([df.drop('category', axis=1), df2], axis=1)
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