将Pandas DataFrame中的Numpy数组列拆分为多列

要把包含Numpy数组的vectors列展开为独立的数值列，用Pandas可以轻松实现，以下是两种常用方法：

方法1：使用apply(pd.Series)（直观易懂） #

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame名为df
# 把vectors列的每个数组展开成单独的列
expanded_vectors = df['vectors'].apply(pd.Series)
# 合并原表的key、text列和展开后的数值列
result = pd.concat([df[['key', 'text']], expanded_vectors], axis=1)

方法2：使用tolist()+pd.DataFrame（效率更高，适合大数据集） #

如果数据量较大，这种方法的运行速度会更快：

import pandas as pd

# 将vectors列的所有Numpy数组转成列表，再直接生成DataFrame
expanded_vectors = pd.DataFrame(df['vectors'].tolist())
# 合并列
result = pd.concat([df[['key', 'text']], expanded_vectors], axis=1)

转换后效果 #

执行后会得到如下格式的DataFrame：

key       text                0    1  ... 599
id
0   SAG-123   'some long text'  2.88 0.17 ... 1.56
1   SAG-596   'more text'       1.45 2.24 ... 3.46
2   SAG-888   'even more text'  1.45 2.24 ... 4.81

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roland