Dataframe中元素为字符串列表的列如何实现元素级转换？

问题场景 #

假设我们有如下DataFrame，其中某列的每个元素都是包含0到n个字符串的列表：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_w_list':[['c/100/a/111','c/100/a/584','c/100/a/324'],
                                 ['c/100/a/327'],
                                 ['c/100/a/324','c/100/a/327'],
                                 ['c/100/a/111','c/100/a/584','c/100/a/999'],
                                 ['c/100/a/584','c/100/a/327','c/100/a/999']
                                 ]})

需求 #

需要将该列转换为仅保留每个字符串的最后一组数字，最终结果如下：

错误原因分析 #

已知单个列表的处理方式：

from os import path
ls = ['c/100/a/111','c/100/a/584','c/100/a/324']
new_ls = [path.split(x)[1] for x in ls]
# 或者另一种写法
new_ls = [x.split('/')[3] for x in ls]

但直接执行df['col_w_list'].apply([lambda x: x.split('/')[3] for x in df['col_w_list']])会抛出AttributeError，原因是apply方法需要传入一个函数，而非列表推导式——你错误地把针对整个列的列表推导式传给了apply，但apply是对列中的每个元素（即每个子列表）单独处理，因此需要把处理单个列表的逻辑封装成函数传入。

正确解决方法 #

方法1：lambda函数结合列表推导式 #

直接在apply中编写lambda，对每个子列表执行列表推导：

# 用split('/')取最后一段（更通用，适配分段数变化的情况）
df['target_still_list'] = df['col_w_list'].apply(lambda lst: [x.split('/')[-1] for x in lst])

# 或者用os.path.split的方式
from os import path
df['target_still_list'] = df['col_w_list'].apply(lambda lst: [path.split(x)[1] for x in lst])

方法2：封装成独立函数 #

如果后续逻辑需要扩展，可以把处理单个列表的逻辑写成独立函数，再传给apply：

def extract_last_num(lst):
    return [x.split('/')[-1] for x in lst]

df['target_still_list'] = df['col_w_list'].apply(extract_last_num)

运行上述任意一种方法，都能得到目标结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IgorM