从列表字典生成DataFrame后，提取列中元组的数值

给定字典生成的DataFrame中，各列元素为包含类别名和数值的元组，以下两种方法可提取其中的数值部分：

方法一：对已生成的DataFrame做转换 #

先按原代码生成DataFrame，再用applymap遍历每个单元格提取元组的数值项：

import pandas as pd

d={0:[('cat_a', 15),('cat_b', 12)], 
1: [('cat_a',10),('cat_b',7)],
2:[('cat_a', 12),('cat_b', 8)]}

# 原代码生成含元组的DataFrame
data = [l for l in d.values()]
df=pd.DataFrame(data,columns=['cat_a','cat_b'])

# 提取元组中的数值
df = df.applymap(lambda x: x[1])

方法二：生成DataFrame前预处理数据（更高效） #

在构造数据列表时直接提取元组的数值，避免后续转换操作：

import pandas as pd

d={0:[('cat_a', 15),('cat_b', 12)], 
1: [('cat_a',10),('cat_b',7)],
2:[('cat_a', 12),('cat_b', 8)]}

# 提前提取数值，生成纯数值列表
data = [[t[1] for t in lst] for lst in d.values()]
df=pd.DataFrame(data,columns=['cat_a','cat_b'])

两种方法最终得到的DataFrame均为：

cat_a  cat_b
0     15     12
1     10      7
2     12      8

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tranquil Oshan