pandas将list数据拆分成行或列的实现

数据

import numpy as np
import pandas as pd

data = [{'Name': '小明', 'Chinese': [70, 80], 'Math': [90, 80]},
   {'Name': '小红', 'Chinese': [70, 80, 90], 'Math': [90, 80, 70]}]
data = pd.DataFrame(data)
data

拆分成行

def split_row(data, column):
 '''拆分成行

:param data: 原始数据
 :param column: 拆分的列名
 :type data: pandas.core.frame.DataFrame
 :type column: str
 '''
 row_len = list(map(len, data[column].values))
 rows = []
 for i in data.columns:
   if i == column:
     row = np.concatenate(data[i].values)
   else:
     row = np.repeat(data[i].values, row_len)
   rows.append(row)
 return pd.DataFrame(np.dstack(tuple(rows))[0], columns=data.columns)

split_row(data, column='Chinese')

拆分成列

from copy import deepcopy

def split_col(data, column):
 '''拆分成列

:param data: 原始数据
 :param column: 拆分的列名
 :type data: pandas.core.frame.DataFrame
 :type column: str
 '''
 data = deepcopy(data)
 max_len = max(list(map(len, data[column].values))) # 最大长度
 new_col = data[column].apply(lambda x: x + [None]*(max_len - len(x))) # 补空值，None可换成np.nan
 new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 转置
 for i, j in enumerate(new_col):
   data[column + str(i)] = j
 return data

split_col(data, column='Chinese')

其他情况

 1. 批量处理+不要原列

def split_col(data, columns):
 '''拆分成列

:param data: 原始数据
 :param columns: 拆分的列名
 :type data: pandas.core.frame.DataFrame
 :type columns: list
 '''
 for c in columns:
   new_col = data.pop(c)
   max_len = max(list(map(len, new_col.values))) # 最大长度
   new_col = new_col.apply(lambda x: x + [None]*(max_len - len(x))) # 补空值，None可换成np.nan
   new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 转置
   for i, j in enumerate(new_col):
     data[c + str(i)] = j

split_col(data, columns=['Chinese','Math'])
data

2. 带int和list数据

转成这样：

import numpy as np
import pandas as pd

data = [{'Name': '小爱', 'Chinese': 70, 'Math': 90},
   {'Name': '小明', 'Chinese': [70, 80], 'Math': [90, 80]},
   {'Name': '小红', 'Chinese': [70, 80, 90], 'Math': [90, 80, 70]}]
data = pd.DataFrame(data)

def split_col(data, columns):
 '''拆分成列

:param data: 原始数据
 :param columns: 拆分的列名
 :type data: pandas.core.frame.DataFrame
 :type columns: list
 '''
 for c in columns:
   new_col = data.pop(c)
   max_len = max(list(map(lambda x:len(x) if isinstance(x, list) else 1, new_col.values))) # 最大长度
   new_col = new_col.apply(lambda x: x+[None]*(max_len - len(x)) if isinstance(x, list) else [x]+[None]*(max_len - 1)) # 补空值，None可换成np.nan
   new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 转置
   for i, j in enumerate(new_col):
     data[c + str(i)] = j

split_col(data, columns=['Chinese','Math'])
data

参考文献

 Python Pandas list(列表)数据列拆分成多行的方法

10分钟了解Pandas基础知识

来源：https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/104629678