如何获取DataFrame列表型列中元素的最大字符数？

1. 获取Values列的所有唯一值 #

先过滤掉Values列里的空值（nan），再把列表格式的元素拆成独立行，最后去重就能拿到所有唯一值：

# 过滤空值并展开列表
expanded_df = Df1['Values'].dropna().explode()
# 获取唯一值（numpy数组格式）
unique_values = expanded_df.unique()
# 转成Python列表格式
unique_values_list = expanded_df.unique().tolist()

2. 找出单个元素的最大字符数 #

基于上面展开后的结果，计算每个元素的字符长度，再取最大值即可：

# 计算每个元素的字符长度
char_lengths = expanded_df.str.len()
# 获取最大长度
max_char_length = char_lengths.max()

合并写法（一次完成两个需求） #

如果想减少重复计算，可以把两个逻辑合并：

# 统一处理空值并展开列表
expanded_series = Df1['Values'].dropna().explode()
# 获取唯一值列表
unique_vals = expanded_series.unique().tolist()
# 获取最大字符数
max_len = expanded_series.str.len().max()

print("唯一值列表:", unique_vals)
print("最大字符数:", max_len)

用你的示例数据测试，会得到：

• 唯一值列表: ['Puppy', 'Lizard', 'Toad', 'Kitten', 'Eagle', 'BigLadybug', 'Bear', 'Froggie', 'Mozzie']
• 最大字符数: 9（对应元素BigLadybug）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者monica