如何在Pandas DataFrame中生成对应字符串值的同长度数组新列

构造示例数据 #

先还原你的输入DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'string_col': ['fruits', 'flowers', 'animals'],
    'array_col': [['apple', 'banaana'], ['rose', 'sunflower'], ['lion', 'tiger']]
})

三种实现方法 #

方法1：apply结合列表生成式（简单直观）

直接对每一行处理，用string_col的值重复对应array_col的长度次：

df['new_col'] = df.apply(lambda row: [row['string_col']] * len(row['array_col']), axis=1)

方法2：矢量化分组（大数据集更高效）

避免apply的循环，用矢量化操作提升性能：

df['new_col'] = df['string_col'].repeat(df['array_col'].str.len()).groupby(level=0).agg(list)

方法3：列表推导式（速度快，代码简洁）

利用Python原生列表推导，效率优于apply：

df['new_col'] = [[s] * len(arr) for s, arr in zip(df['string_col'], df['array_col'])]

最终输出结果 #

处理后得到的DataFrame如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anonymous