如何在R语言的DataFrame中保留每行的最后一个反应时（RT）值？

没问题，这个需求用Pandas可以轻松实现，我给你两种实用的方法，适配不同场景：

方法1：使用apply + lambda函数 #

这是最直观的方式，不管列表长度是1还是多个元素，x[-1]都能精准取到最后一个值：

import pandas as pd

# 构造你的示例数据
sample_data = {
    'RT': [
        [0.8414999999999964],
        [2.1925999999642443],
        [1.810899999976158],
        [2.2231999999880827],
        [1.0113000000119143, 1.3689999999999998],
        [1.0415000000000134],
        [1.3503999999761618]
    ]
}
df = pd.DataFrame(sample_data)

# 处理RT列，保留每个列表的最后一个元素
df['RT'] = df['RT'].apply(lambda x: x[-1])

方法2：使用str[-1]（更高效） #

如果你的数据集很大，apply的效率可能稍逊一筹，这时可以用Pandas对列表列的原生索引支持，代码更简洁，速度也更快：

df['RT'] = df['RT'].str[-1]

处理后的结果 #

两种方法执行后，你的DataFrame会变成这样：

RT
0  0.8414999999999964
1  2.1925999999642443
2  1.810899999976158
3  2.2231999999880827
4  1.3689999999999998
5  1.0415000000000134
6  1.3503999999761618

额外优化：保留指定小数位数 #

如果觉得数值太长不美观，可以再加一步保留小数位数的操作，比如保留4位：

df['RT'] = df['RT'].apply(lambda x: round(x[-1], 4))
# 或者用方法2的写法：
df['RT'] = df['RT'].str[-1].round(4)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RH4818