如何将元素为列表的pd.Series转换为多列DataFrame

问题场景 #

现有一个Pandas Series，每个元素都是长度相同的列表，需要将其转换为对应列数的DataFrame，同时保留原Series的索引。示例如下：

原Series：

import pandas as pd

s = pd.Series([[1, 10, 0.1], [2, 20, 0.2], [3, 30, 0.3]], index=['a', 'b', 'c'])
print(s)
# 输出：
# a    [1, 10, 0.1]
# b    [2, 20, 0.2]
# c    [3, 30, 0.3]
# dtype: object

期望得到的DataFrame：

df = pd.DataFrame([[1, 10, 0.1], [2, 20, 0.2], [3, 30, 0.3]],
                  index=['a', 'b', 'c'], columns=['X', 'Y', 'Z'])
print(df)
# 输出：
#    X   Y    Z
# a  1  10  0.1
# b  2  20  0.2
# c  3  30  0.3

解决方案 #

以下是几种常用的实现方式：

• 方法一：利用tolist()转换为二维列表后构造DataFrame
  直接将Series的元素转换为二维列表，传入DataFrame构造器时指定原索引和自定义列名，这种方式效率较高，适合处理大数据量。

  df = pd.DataFrame(s.tolist(), index=s.index, columns=['X', 'Y', 'Z'])
  

• 方法二：使用apply(pd.Series)拆分列表
  对Series的每个列表元素应用pd.Series，自动将列表拆分为多列，之后再重命名列名即可，代码简洁直观。

  df = s.apply(pd.Series)
  df.columns = ['X', 'Y', 'Z']
  

• 方法三：通过from_records构造DataFrame
  from_records方法可直接处理二维数组/列表，同样支持指定索引和列名，也是高效的实现方式。

  df = pd.DataFrame.from_records(s.values, index=s.index, columns=['X', 'Y', 'Z'])
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vvv444