问题描述
我有以下数据框：
import numpy as np
import pandas as pd
import random
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,size=(2, 2)), columns=list('AB'))
df
A B
0 13 4
1 16 17
然后我在循环中创建另一个数据框，其中数据框的列是列表。 这里有一篇帖子（ ）显示拆分列。
tmp_lst_1 = []
for index, row in df.iterrows():
tmp_lst_2 = []
for r in range(len(row)):
tmp_lst_2.insert(r, random.sample(range(1, 50), 2) )
tmp_lst_1.insert(index, tmp_lst_2)
df1 = pd.DataFrame(tmp_lst_1)
df1
0 1
0 [21, 5] [6, 42]
1 [49, 40] [8, 45]
但我想知道是否有更有效的方法来创建此数据框而无需单独拆分所有列？ 我希望得到这样的东西：
df1
C D E F
0 21 5 6 42
1 49 40 8 45
1楼
我认为这里不需要循环，您可以使用嵌套列表理解与展：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,size=(2, 2)), columns=list('AB'))
tmp_lst_1 = [[x for r in range(len(df.columns))
for x in random.sample(range(1, 50), 2)]
for i in range(len(df))]
df1 = pd.DataFrame(tmp_lst_1, index=df.index)
print (df1)
0 1 2 3
0 23 24 42 48
1 26 43 24 5
没有列表理解的替代方案：
tmp_lst_1 = []
for i in range(len(df)):
flat_list = []
for r in range(len(df.columns)):
for x in random.sample(range(1, 50), 2):
flat_list.append(x)
tmp_lst_1.append(flat_list)