python - 如何将 pandas Series 的 "rows"转换为 DataFrame 的列？

Question

我有以下 pandas 系列，形状为 (100,) 的 ser1。

import pandas as pd
ser1 = pd.Series(...)
print(len(ser1)) 
##  prints (100,)

该系列中每个 ndarray 的长度为 150000，其中每个元素都是一个字符。

len(print(ser1[0]))
##  prints 150000

ser1.head()
sample1       xhtrcuviuvjhgfsrexvuvhfgshgckgvghfsgfdsdsg...
sample2       jhkjhgkjvkjgfjyqerwqrbxcvmkoshfkhgjknlkdfk...
sample3       sdfgfdxcvybnjbvtcyuikjhbgfdftgyhujhghjkhjn...
sample4       bbbbbbadfashdwkjhhguhoadfopnpbfjhsaqeqjtyi...
sample5       gfjyqedxcvrexvuvcvmkoshdftgyhujhgcvmkoshfk...
dtype: object

我想将这个 pandas 系列转换成一个 pandas DataFrame，这样这个 pandas 系列“行”的每个元素都是一个 DataFrame 列。也就是说，该 Series 数组的每个元素都是一个单独的列。在这种情况下，ser1 将有 150000 列。

print(type(df_ser1)) # DataFrame of ser1
## outputs <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
df_ser1.head()
     samples    char1    char2    char3    char4    char5    char6
0    sample1    x        h        t        r        c        u
1    sample2    j        h        k        j        h        g
2    sample3    s        d        f        g        f        d
3    sample4    b        b        b        b        b        b
........

如何以这种方式将 pandas Series 转换为 DataFrame？

最明显的想法是做

df_ser = ser1.to_frame

但这不会将元素分成单独的 Dataframe 列:

df_ser = ser1.to_frame
df_ser.head()
                                                       0
sample1       xhtrcuviuvjhgfsrexvuvhfgshgckgvghfsgfdsdsg...
sample2       jhkjhgkjvkjgfjyqerwqrbxcvmkoshfkhgjknlkdfk...
sample3       sdfgfdxcvybnjbvtcyuikjhbgfdftgyhujhghjkhjn...
......

不知何故，人们会遍历“系列行”的每个元素并创建一列，但我不确定这在计算上的可行性如何。 (它不是很 pythonic。)

如何做到这一点？

Answer 1

考虑一个样本系列 ser1

ser1 = pd.Series(
    'abc def ghi'.split(),
    'sample1 sample2 sample3'.split())

---

在将字符串设为字符列表后应用 pd.Series。

ser1.apply(lambda x: pd.Series(list(x))) \
    .rename(columns=lambda x: 'char{}'.format(x + 1))

        char1 char2 char3
sample1     a     b     c
sample2     d     e     f
sample3     g     h     i