将复杂的列（类似字典）转换为多个列

Question

我有一个包含两行和一列的数据框：

import pandas as pd
raw_data = {'T': [[(0, 0.5), (1, 0.25), (2, 0.25)], [(1, 0.99)]]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['T'])

#T 
#[(0, 0.5), (1, 0.25), (2, 0.25)]
#[(1, 0.99)]

如您所见，行是一种字典，我知道字典元素的最大数量（在我们的例子中，如果您从 0 开始计数，则为 3 或 2；））。我想在此数据框中使用以下值创建额外的三列 T0、T1、T2：

T0   T1    T2 (df header)

0.5  0.25  0.25

0    0.99  0

可能超过 2 行
可能会有更多的列，但这应该不会影响问题

Answer 1

将 list comprehension 与 concat, then transpose, fillna and add_prefix 一起使用：

df=pd.concat([pd.Series(dict(x)) for x in raw_data['T']], axis=1).T.fillna(0).add_prefix('T')
print (df)
    T0    T1    T2
0  0.5  0.25  0.25
1  0.0  0.99  0.00

将复杂的列（类似字典）转换为多个列

Transform complex column (dictionary-like) into multiple ones

python

dictionary

pandas

data-munging