在 Pandas 数据框中拆分元组列
在 Pandas 中，数据框可能包含将元组作为其元素的列。为了有效地提取和操作这些元组的各个元素，一个常见的任务是将它们分成单独的列。本文详细演示了如何实现这种拆分。
考虑以下数据帧示例：
<code class="python">import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [(1, 2), (3, 4)]})</code>“b”列包含元组，我们希望将它们拆分为“ b1' 和 'b2' 列。为此，我们可以利用应用于“b”列的 pd.DataFrame(col.tolist()) 方法：
<code class="python">df[['b1', 'b2']] = pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)</code>
此操作创建一个包含“b1”和“b2”的新数据框列，其中原始“b”列中的每个元组元素都分配给其相应的“b1”和“b2”列。
生成的数据框现在如下所示：
<code class="python">print(df) a b b1 b2 0 1 (1, 2) 1 2 1 2 (3, 4) 3 4</code>
现在，数据框将各个元组元素分成单独的列，从而可以方便地访问和操作。
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