如何将元素为长度50的np数组的(35,1)DataFrame转为(35,50)？

方法1：用apply(pd.Series)展开数组 #

直接对包含数组的列应用pd.Series，会自动把每个长度为50的数组拆分成50列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设原始DataFrame名为df
new_df = df.iloc[:, 0].apply(pd.Series)

执行后new_df的形状就是(35,50)，每一列对应原数组的一个元素。

方法2：通过np.vstack堆叠数组后转DataFrame #

先提取列里的所有数组组成列表，再用np.vstack转换成二维数组，最后转为DataFrame：

# 提取列中的所有数组
arrays = df.iloc[:, 0].to_list()
# 堆叠成(35,50)的二维数组
stacked_arr = np.vstack(arrays)
# 转成目标DataFrame
new_df = pd.DataFrame(stacked_arr)

为什么reshape不适用？ #

原DataFrame是(35,1)的结构，每个单元格里是独立的长度50的数组，并非整个DataFrame存储着连续的35×50个数值。reshape是对DataFrame的整体维度做调整，但它无法识别嵌套在单元格里的数组结构，所以直接用reshape操作不会生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hurricane133