如何将Pandas Series中的字符串数字拆分为单个数字元素列表？

问题场景 #

你有如下Pandas Series：

test
# 输出:
# 1    10011
# Name: working_days, dtype: object

需要将值中的每个数字作为独立整数元素存入列表，得到[1,0,0,1,1]，而非直接提取整个值得到的[10011]。

实现代码 #

单元素Series处理

如果你的Series只有这一个元素，直接提取值后拆分转换即可：

import pandas as pd

# 构造示例Series（已有则跳过）
test = pd.Series(['10011'], index=[1], name='working_days')

# 提取字符串值并拆分每个字符为整数
str_value = test.iloc[0]
result = [int(char) for char in str_value]

print(result)
# 输出: [1, 0, 0, 1, 1]

多元素Series扩展处理

如果Series包含多行数据，可以用apply批量处理每行：

test = pd.Series(['10011', '11001'], name='working_days')
result_list = test.apply(lambda x: [int(c) for c in x]).tolist()

print(result_list)
# 输出: [[1, 0, 0, 1, 1], [1, 1, 0, 0, 1]]

关键说明 #

直接用test.tolist()会把整个10011作为列表的单个元素，要实现拆分必须先将值转为字符串，逐个遍历字符并转换为整数，再组合成列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carlos