将Pandas DataFrame中的数组转为列，实现18×1到18×18的结构转换

假设你的原始DataFrame列名为arrays（如果不是，替换成你实际的列名），可以用两种简单方法实现转换：

方法一：高效的列表转换法 #

先把列中的每个数组转成列表，再直接构造新的DataFrame：

import pandas as pd

# 假设你的原始DataFrame是df
new_df = pd.DataFrame(df['arrays'].tolist())

# 可选：给新DataFrame设置自定义列名
new_df.columns = [f'column_{i+1}' for i in range(18)]

方法二：apply展开法 #

用apply(pd.Series)把每行的数组拆分成列：

new_df = df['arrays'].apply(pd.Series)

示例演示 #

如果还没创建测试数据，可以用这段代码模拟你的场景：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成18行1列的DataFrame，每行是长度18的随机数组
df = pd.DataFrame({
    'arrays': [np.random.rand(18) for _ in range(18)]
})

# 转换为18×18的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(df['arrays'].tolist())

转换后，new_df就是你需要的18行18列结构——每行对应原DataFrame该行的数组元素，每列对应数组的每个位置值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者As18