用Pandas统计含30+值的行占比及拆分列表型列的方法

用Pandas可以快速完成统计：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame变量名为df
# 标记每行是否存在≥30的数值
has_high_value = df.apply(lambda row: any(row >= 30), axis=1)
# 计算占比并保留两位小数
percentage = (has_high_value.sum() / len(df)) * 100
print(f"占比：{percentage:.2f}%")

逻辑说明：

• apply(axis=1)按行遍历DataFrame
• any(row >=30)判断该行是否有至少一个数值≥30
• 求和得到符合条件的行数，除以总行数39后乘以100得到百分比

假设你的列表数据存储在Pandas Series中（示例变量名list_series），直接转换为DataFrame即可自动拆分：

# 将列表序列转换为DataFrame，自动按列表元素拆分列
split_result = pd.DataFrame(list_series.tolist())
# 可选：自定义列名
split_result.columns = [f"new_col_{i+1}" for i in range(split_result.shape[1])]

注意：如果列表长度不一致，转换后的DataFrame会用NaN填充缺失的位置，这是Pandas处理不等长列表的默认行为。

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