列表的Python的熊猫数据框柱，转换列表字符串新列

我有可以与创建列表的列中的数据框：列表的Python的熊猫数据框柱，转换列表字符串新列

import pandas as pd 
lists={1:[[1,2,12,6,'ABC']],2:[[1000,4,'z','a']]} 
#create test dataframe 
df=pd.DataFrame.from_dict(lists,orient='index') 
df=df.rename(columns={0:'lists'})

数据帧df样子：

   lists 
1 [1, 2, 12, 6, ABC] 
2  [1000, 4, z, a]

我需要创建一个名为'liststring'的新列，它需要lists中的每个列表的每个元素，并创建一个字符串，每个元素用逗号分隔。每个列表的元素可以是int,float或string。因此，结果将是：

   lists liststring 
1 [1, 2, 12, 6, ABC] 1,2,12,6,ABC 
2  [1000, 4, z, a] 1000,4,z,a

我曾尝试过各种事情，包括从Converting a Panda DF List into a string：

df['liststring']=df.lists.apply(lambda x: ', '.join(str(x)))

，但不幸的是，结果用逗号需要每个字符和方式隔开：

   lists           liststring 
1 [1, 2, 12, 6, ABC] [, 1, ,, , 2, ,, , 1, 2, ,, , 6, ,, , ', A... 
2  [1000, 4, z, a] [, 1, 0, 0, 0, ,, , 4, ,, , ', z, ', ,, , '...

谢谢提前寻求帮助！

来源

2017-07-25 clg4

尝试df.apply与','.join。您需要先将列表项转换为字符串，这就是map派上用场的地方。你可以做到这一点

In [684]: df['liststring'] = df['lists'].apply(lambda x: ','.join(map(str, x))); df 
Out[684]: 
       lists liststring 
0 [1, 2, 12, 6, ABC] 1,2,12,6,ABC 
1  [1000, 4, z, a] 1000,4,z,a

来源

2017-07-25 15:04:56

浓缩成'DF [ '名单']。 apply（lambda x：'，'。join（map（str，x）））'？ – Zero

@JohnGalt谢谢:) –

这个解决方案的工作原理比@斯科特波士顿还快，它也可以工作。显然，使用列表理解缓存创造了轻微的性能下降。谢谢。 – clg4

一种方法是使用列表理解，str，并join：

df['liststring'] = df.lists.apply(lambda x: ', '.join([str(i) for i in x]))

输出：

   lists  liststring 
1 [1, 2, 12, 6, ABC] 1, 2, 12, 6, ABC 
2  [1000, 4, z, a]  1000, 4, z, a

来源

2017-07-25 15:05:03

这个工作，但比@COLDSPEED慢一点，因为列表理解缓存...良好的解决方案，虽然upvoted ... – clg4

列表的Python的熊猫数据框柱，转换列表字符串新列

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