как разделить столбец кортежей в кадре данных pandas?

У меня есть фреймворк pandas (это всего лишь небольшая часть)

>>> d1
   y norm test  y norm train  len(y_train)  len(y_test)  \
0    64.904368    116.151232          1645          549   
1    70.852681    112.639876          1645          549   

                                    SVR RBF  \
0   (35.652207342877873, 22.95533537448393)   
1  (39.563683797747622, 27.382483096332511)   

                                        LCV  \
0  (19.365430594452338, 13.880062435173587)   
1  (19.099614489458364, 14.018867136617146)   

                                   RIDGE CV  \
0  (4.2907610988480362, 12.416745648065584)   
1    (4.18864306788194, 12.980833914392477)   

                                         RF  \
0   (9.9484841581029428, 16.46902345373697)   
1  (10.139848213735391, 16.282141345406522)   

                                           GB  \
0  (0.012816232716538605, 15.950164822266007)   
1  (0.012814519804493328, 15.305745202851712)   

                                             ET DATA  
0  (0.00034337162272515505, 16.284800366214057)  j2m  
1  (0.00024811554516431878, 15.556506191784194)  j2m  
>>> 

Я хочу разбить все столбцы, содержащие кортежи. Например, я хочу заменить столбец LCVстолбцами LCV-aи LCV-b.

Как я могу это сделать?

Вы можете сделать это, выполнив pd.DataFrame(col.tolist())в этом столбце:

In [2]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[(1,2), (3,4)]})                                                                                                                      

In [3]: df                                                                                                                                                                      
Out[3]: 
   a       b
0  1  (1, 2)
1  2  (3, 4)

In [4]: df['b'].tolist()                                                                                                                                                        
Out[4]: [(1, 2), (3, 4)]

In [5]: pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)                                                                                                                                          
Out[5]: 
   0  1
0  1  2
1  3  4

In [6]: df[['b1', 'b2']] = pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)                                                                                                                       

In [7]: df                                                                                                                                                                      
Out[7]: 
   a       b  b1  b2
0  1  (1, 2)   1   2
1  2  (3, 4)   3   4

Примечание: в более ранней версии этот ответ рекомендуется использовать df['b'].apply(pd.Series)вместо pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index). Это также работает (потому что он делает из каждого кортежа серию, которая затем рассматривается как строка фрейма данных), но медленнее / использует больше памяти, чем tolistверсия, как отмечено другими ответами здесь (благодаря @denfromufa) .
Я обновил этот ответ, чтобы убедиться, что наиболее заметный ответ имеет лучшее решение.

Я обнаружил, что на гораздо больших наборах данных .apply()это на несколько порядков медленнее, чемpd.DataFrame(df['b'].values.tolist(), index=df.index)

Эта проблема с производительностью была закрыта в GitHub, хотя я не согласен с этим решением:

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/11615

РЕДАКТИРОВАТЬ: на основе этого ответа: https://stackoverflow.com/a/44196843/2230844

strСбруя , который доступен для pandas.Seriesобъектов dtype == objectфактически итератор.

Предположим pandas.DataFrame df:

df = pd.DataFrame(dict(col=[*zip('abcdefghij', range(10, 101, 10))]))

df

        col
0   (a, 10)
1   (b, 20)
2   (c, 30)
3   (d, 40)
4   (e, 50)
5   (f, 60)
6   (g, 70)
7   (h, 80)
8   (i, 90)
9  (j, 100)

Мы можем проверить, является ли он повторяющимся

from collections import Iterable

isinstance(df.col.str, Iterable)

True

Затем мы можем назначить из него, как и другие итерации:

var0, var1 = 'xy'
print(var0, var1)

x y

Самое простое решение

Итак, в одной строке мы можем назначить оба столбца

df['a'], df['b'] = df.col.str

df

        col  a    b
0   (a, 10)  a   10
1   (b, 20)  b   20
2   (c, 30)  c   30
3   (d, 40)  d   40
4   (e, 50)  e   50
5   (f, 60)  f   60
6   (g, 70)  g   70
7   (h, 80)  h   80
8   (i, 90)  i   90
9  (j, 100)  j  100

Более быстрое решение

Только немного сложнее, мы можем использовать zipдля создания аналогичного итеративного

df['c'], df['d'] = zip(*df.col)

df

        col  a    b  c    d
0   (a, 10)  a   10  a   10
1   (b, 20)  b   20  b   20
2   (c, 30)  c   30  c   30
3   (d, 40)  d   40  d   40
4   (e, 50)  e   50  e   50
5   (f, 60)  f   60  f   60
6   (g, 70)  g   70  g   70
7   (h, 80)  h   80  h   80
8   (i, 90)  i   90  i   90
9  (j, 100)  j  100  j  100

В соответствии

Значение: не изменять существующие. df
Это работает, потому что assignпринимает аргументы ключевого слова, где ключевые слова являются новыми (или существующими) именами столбцов, а значения будут значениями нового столбца. Вы можете использовать словарь, распаковать его **и использовать в качестве аргументов ключевого слова. Таким образом, это умный способ присвоения нового столбца с именем, 'g'который является первым элементом в df.col.strитерируемом объекте и 'h'вторым элементом в df.col.strитерируемом объекте.

df.assign(**dict(zip('gh', df.col.str)))

        col  g    h
0   (a, 10)  a   10
1   (b, 20)  b   20
2   (c, 30)  c   30
3   (d, 40)  d   40
4   (e, 50)  e   50
5   (f, 60)  f   60
6   (g, 70)  g   70
7   (h, 80)  h   80
8   (i, 90)  i   90
9  (j, 100)  j  100

Моя версия listподхода

С современным пониманием списков и распаковкой переменных.
Примечание: также встроено, используяjoin

df.join(pd.DataFrame([*df.col], df.index, [*'ef']))

        col  g    h
0   (a, 10)  a   10
1   (b, 20)  b   20
2   (c, 30)  c   30
3   (d, 40)  d   40
4   (e, 50)  e   50
5   (f, 60)  f   60
6   (g, 70)  g   70
7   (h, 80)  h   80
8   (i, 90)  i   90
9  (j, 100)  j  100

Мутирующая версия будет

df[['e', 'f']] = pd.DataFrame([*df.col], df.index)

Наивный тест времени

Используйте один, определенный выше

%timeit df.assign(**dict(zip('gh', df.col.str)))
%timeit df.assign(**dict(zip('gh', zip(*df.col))))
%timeit df.join(pd.DataFrame([*df.col], df.index, [*'gh']))

1.16 ms ± 21.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
635 µs ± 18.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
795 µs ± 42.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

В 10 ^ 3 раза больше

df = pd.concat([df] * 1000, ignore_index=True)

%timeit df.assign(**dict(zip('gh', df.col.str)))
%timeit df.assign(**dict(zip('gh', zip(*df.col))))
%timeit df.join(pd.DataFrame([*df.col], df.index, [*'gh']))

11.4 ms ± 1.53 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.1 ms ± 41.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.33 ms ± 35.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Я думаю, что более простой способ:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[(1,2), (3,4)]}) 
>>> df
   a       b
0  1  (1, 2)
1  2  (3, 4)
>>> df['b_a']=df['b'].str[0]
>>> df['b_b']=df['b'].str[1]
>>> df
   a       b  b_a  b_b
0  1  (1, 2)    1    2
1  2  (3, 4)    3    4

Я знаю, что это было давно, но оговорка второго решения:

pd.DataFrame(df['b'].values.tolist())

заключается в том, что он явно отбрасывает индекс и добавляет последовательный индекс по умолчанию, тогда как принятый ответ

apply(pd.Series)

не будет, так как результат применения сохранит индекс строки. Хотя изначально порядок сохраняется в исходном массиве, pandas будет пытаться сопоставить индикаторы из двух фреймов данных.

Это может быть очень важно, если вы пытаетесь установить строки в массив с числовым индексом, а pandas автоматически попытается сопоставить индекс нового массива со старым и вызвать некоторое искажение в упорядочивании.

Лучшим гибридным решением было бы установить индекс исходного фрейма данных на новый, т.е.

pd.DataFrame(df['b'].values.tolist(), index=df.index)

Это сохранит скорость использования второго метода, сохраняя при этом порядок и индексацию результата.