將一個系列拆分為多個 pandas 列

Question

我有一個熊貓數據框，其中一列有一個系列。 結構如下：

Date          Col1
2022-01-02    'Amt_Mean                 2022.0\nAmt_Med                   5.0\nAmt_Std     877.0\ndtype: float64'


2022-01-03    'Amt_Mean                 2025.0\nAmt_Med                   75.0\nAmt_Std     27.0\ndtype: float64'

我想重塑它，以便得到以下輸出

Date        Amt_Mean   Amt_Med   Amt_Std
2022-01-02  2022.0     5.0       877.0
2022-01-03  2025.0     75.0      27.0

我怎樣才能做到這一點？ 我嘗試了df['Col1'][0][1] ，它給了我第一個數量，我可以潛在地循環它，但似乎應該有一種更簡單（pythonic）的方式來做到這一點。 謝謝！

Answer 1

一些字符串處理將每個字符串轉換為字典，將它們轉換為數據幀，並將其與原始字符串連接：

new_df = pd.DataFrame([dict(re.split(r'\s+', y) for y in x.split('\n')[:-1]) for x in df['Col1']])
df = pd.concat([df.drop('Col1', axis=1), new_df], axis=1)

輸出：

>>> df
         Date Amt_Mean Amt_Med Amt_Std
0  2022-01-02   2022.0     5.0   877.0
1  2022-01-03   2025.0    75.0    27.0

Answer 2

假設您有pd.Series對象，我將使用鏈式pd.concat連接它們：

>>> pd.concat([df.Date, pd.concat([x for x in df.Col1], axis=1).T], axis=1)

         Date  Amt_Mean  Amt_Med  Amt_Std
0  2022-01-02      2022        5      877
1  2022-01-03      2025       75       27

這假設您的數據如下：

df = pd.DataFrame([{'Date':'2022-01-02', 
                    'Col1': pd.Series({'Amt_Mean': 2022, "Amt_Med": 5, "Amt_Std":877})}, 
                   {'Date':'2022-01-03', 
                    'Col1': pd.Series({'Amt_Mean': 2025, "Amt_Med": 75, "Amt_Std":27})
                   }])