熊猫有什么类似于dplyr的“列表列”的吗

pandas 将接受对象类型列中的任何对象类型,包括列表。

df = pd.DataFrame()
df['genre']=['drama, comedy, action', 'romance, sci-fi, drama','horror']
df.genre = df.genre.str.split(', ')
print(df, '\n', df.genre.dtype, '\n', type(df.genre[0]))

# Output:

                      genre
0   [drama, comedy, action]
1  [romance, sci-fi, drama]
2                  [horror]
 object
 <class 'list'>

• genre 是一列列表。
• 这个 dtype 体裁 列为 object
• 的第一个值的类型 体裁 是 list .

有很多 str 使用列表的函数。

例如:

print(df.genre.str.join(' | '))

# Output:

0     drama | comedy | action
1    romance | sci-fi | drama
2                      horror
Name: genre, dtype: object

print(df.genre.str[::2])

# Output:

0     [drama, action]
1    [romance, drama]
2            [horror]
Name: genre, dtype: object

其他操作通常可以通过 apply 函数(如果没有内置方法):

print(df.genre.apply(lambda x: max(x)))

# Output:

0     drama
1    sci-fi
2    horror
Name: genre, dtype: object

有关更多信息,请参阅文档。。。 pandas str functions

至于在彼此之间嵌套数据帧,它是 但是,我认为这被认为是一种反模式 熊猫 会一路与你搏斗:

data = {'df1': df, 'df2': df}
df2 = pd.Series(data.values(), data.keys()).to_frame()
df2.columns = ['dfs']
print(df2)

# Output:

                                                   dfs
df1                        genre
0   [drama, comedy...
df2                        genre
0   [drama, comedy...

print(df2['dfs'][0])

# Output:

                      genre
0   [drama, comedy, action]
1  [romance, sci-fi, drama]
2                  [horror]

请参阅:

• Link1
• Link2

一种可能可以接受的解决方法是将它们存储为 numpy

df2 = df2.applymap(np.array)
print(df2)
print(df2['dfs'][0])

# Output:

                                                   dfs
df1  [[[drama, comedy, action]], [[romance, sci-fi,...
df2  [[[drama, comedy, action]], [[romance, sci-fi,...

array([[list(['drama', 'comedy', 'action'])],
       [list(['romance', 'sci-fi', 'drama'])],
       [list(['horror'])]], dtype=object)