如何在Python DataFrame中用"/".join处理列中的列表数据

你的问题出在"/".join(test)这行代码——它是把整个DataFrame的列名（或行索引）拼接成字符串，根本没处理Trade Price列里的列表元素，所以完全没起作用。

有两种简单的修正方式：

方式一：分组时直接完成拼接（推荐） #

不用先把分组后的结果转成列表，直接在apply里完成字符串拼接：

test = df_MTM.groupby(['Underlying','Contract Month'])['Trade Price'].apply(
    lambda x: "/".join(map(str, x))
).reset_index()

这里map(str, x)是把每个数值型的交易价格转成字符串，再用"/"连接起来。

方式二：对已生成的列表列做转换 #

如果已经得到了包含列表的testDataFrame，单独处理Trade Price列即可：

test['Trade Price'] = test['Trade Price'].apply(lambda lst: "/".join(map(str, lst)))

这行代码会遍历Trade Price列的每个列表，把列表里的元素转成字符串后用"/"连接成单个字符串。

处理后你的Trade Price列就会变成预期的格式，比如'0.0/0.0/0.128/3.145'。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ARE