如何在熊猫数据框中拆分元组列？

Donbeo 发表于常见问题

唐贝

我有一个熊猫数据框（这只是一小块）

>>> d1
   y norm test  y norm train  len(y_train)  len(y_test)  \
0    64.904368    116.151232          1645          549   
1    70.852681    112.639876          1645          549   

                                    SVR RBF  \
0   (35.652207342877873, 22.95533537448393)   
1  (39.563683797747622, 27.382483096332511)   

                                        LCV  \
0  (19.365430594452338, 13.880062435173587)   
1  (19.099614489458364, 14.018867136617146)   

                                   RIDGE CV  \
0  (4.2907610988480362, 12.416745648065584)   
1    (4.18864306788194, 12.980833914392477)   

                                         RF  \
0   (9.9484841581029428, 16.46902345373697)   
1  (10.139848213735391, 16.282141345406522)   

                                           GB  \
0  (0.012816232716538605, 15.950164822266007)   
1  (0.012814519804493328, 15.305745202851712)   

                                             ET DATA  
0  (0.00034337162272515505, 16.284800366214057)  j2m  
1  (0.00024811554516431878, 15.556506191784194)  j2m  
>>>

我想拆分所有包含元组的列。比如我想替换列LCV与列LCV-a和LCV-b。

我怎样才能做到这一点？

乔里斯

您可以通过pd.DataFrame(col.tolist())在该列上执行此操作：

In [2]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[(1,2), (3,4)]})                                                                                                                      

In [3]: df                                                                                                                                                                      
Out[3]: 
   a       b
0  1  (1, 2)
1  2  (3, 4)

In [4]: df['b'].tolist()                                                                                                                                                        
Out[4]: [(1, 2), (3, 4)]

In [5]: pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)                                                                                                                                          
Out[5]: 
   0  1
0  1  2
1  3  4

In [6]: df[['b1', 'b2']] = pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)                                                                                                                       

In [7]: df                                                                                                                                                                      
Out[7]: 
   a       b  b1  b2
0  1  (1, 2)   1   2
1  2  (3, 4)   3   4

注意：在早期版本中，建议使用此答案df['b'].apply(pd.Series)代替pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)。这也很好（因为它使每个元组组成一个Series，然后将其视为一个数据帧的一行），但是比tolist版本更慢/使用了更多的内存，如此处其他答案所述（感谢@denfromufa）。
我更新了此答案，以确保最可见的答案具有最佳的解决方案。

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