如何将Pandas中含3个数值的object类型列拆分为三列？

方法一：字符串清洗后拆分 #

先将scores列的字符串格式转换为数值列表，再拆分到目标列：

# 清理字符串并转换为float列表
df['scores'] = df['scores'].str.replace(r'[\[\]]', '', regex=True) \
                           .str.split() \
                           .apply(lambda x: [float(num) for num in x])
# 拆分到三列
df[['Negative', 'Neutral', 'Positive']] = pd.DataFrame(df['scores'].tolist(), index=df.index)

方法二：正则表达式直接提取（更高效） #

利用正则直接从字符串中提取三个概率值，一步生成目标列：

# 提取浮点数并转换为数值类型
df[['Negative', 'Neutral', 'Positive']] = df['scores'] \
    .str.extract(r'(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)') \
    .astype(float)

错误原因说明 #

• 第一次尝试的df.scores.tolist()失效，是因为scores列的元素是字符串（而非列表对象），转换后得到的是字符串列表，无法直接生成3列DataFrame。
• 后续用split的方法出错，是因为使用了错误的分隔符（~而非空格），且部分场景下分割后的元素数量不固定，导致列长度不匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aandyrea