Блог

У меня есть 2 столбца со значениями списка в моем фрейме данных, как показано ниже:

 salary.labels   salary.percentages
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [29, 0.9, 2.2, 11.3, 56.6]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [74.5, 1.1, 1.4, 12, 11]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [63.4, 1.9, 2.2, 11.2, 21.3]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [58.3, 0.6, 1.9, 7.9, 31.3]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [80.4, 1.4, 2.2, 4.7, 11.3]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [71.2, 0.9, 1.2, 6.3, 20.4]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [39.9, 1.6, 5.8, 15.8, 36.9]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [56.5, 0.8, 2.3, 9.8, 30.6]
['Not Impacted', 'Salary Not Paid', 'Salary Cut', 'Variables Impacted', 'Appraisal Delayed']    [42.9, 2.3, 5.1, 14.1, 35.6]
  

Я хочу создать новые столбцы таким образом, чтобы метки столбцов принимали значения столбца salary.labels, а значения столбцов в каждой строке принимали соответствующее значение из столбца salary.percentages .

Ожидаемый фрейм выходных данных выглядит следующим образом:

 'Not Impacted' 'Salary Not Paid' 'Salary Cut' 'Variables Impacted' 'Appraisal Delayed'
29, 0.9, 2.2, 11.3, 56.6
74.5, 1.1, 1.4, 12, 11
63.4, 1.9, 2.2, 11.2, 21.3
58.3, 0.6, 1.9, 7.9, 31.3
80.4, 1.4, 2.2, 4.7, 11.3
71.2, 0.9, 1.2, 6.3, 20.4
39.9, 1.6, 5.8, 15.8, 36.9
56.5, 0.8, 2.3, 9.8, 30.6
42.9, 2.3, 5.1, 14.1, 35.6
  

Как выполнить это с помощью операций pandas?

Если все списки в salary.labels одинаковы, используйте DataFrame конструктор с преобразованием второго столбца в списки и столбцы по первой строке salary.labels :

 df = pd.DataFrame(df['salary.percentages'].tolist(), columns=df['salary.labels'].iloc[0])
print (df)
   Not Impacted  Salary Not Paid  Salary Cut  Variables Impacted  
0          29.0              0.9         2.2                11.3   
1          74.5              1.1         1.4                12.0   
2          63.4              1.9         2.2                11.2   
3          58.3              0.6         1.9                 7.9   
4          80.4              1.4         2.2                 4.7   
5          71.2              0.9         1.2                 6.3   
6          39.9              1.6         5.8                15.8   
7          56.5              0.8         2.3                 9.8   
8          42.9              2.3         5.1                14.1   

   Appraisal Delayed  
0               56.6  
1               11.0  
2               21.3  
3               31.3  
4               11.3  
5               20.4  
6               36.9  
7               30.6  
8               35.6