如何从Pandas DataFrame单列提取两个值并生成独立列表？

原始CSV数据 #

Timestamp, UTC, id, loc, spd
001, 12z, q20, "52, 13", 320
002, 13z, a32, "53, 12", 321
003, 14z, q32, "54, 11", 321
004, 15z, a43, "55, 10", 330

原代码优化点说明 #

原读取代码有两处可优化：

1. 手动跳过首行再设置列名的方式冗余，直接利用pd.read_csv默认表头读取更简洁
2. spd = ["Speed"]是创建字符串列表，而非提取数据列，应改为spd = data["Speed"]

实现拆分的完整代码 #

import pandas as pd

fname = "data.csv"
# 读取CSV并调整列名匹配需求
data = pd.read_csv(fname).rename(columns={
    "id": "Callsign",
    "loc": "Position",
    "spd": "Speed"
})

# 拆分Position列：按", "分割为两列，转为整数类型
lat_lon = data["Position"].str.split(", ", expand=True)
data["Latitude"] = lat_lon[0].astype(int)
data["Longitude"] = lat_lon[1].astype(int)

# 提取为目标列表
latitude = data["Latitude"].tolist()
longitude = data["Longitude"].tolist()

# 验证输出
print(latitude)  # [52, 53, 54, 55]
print(longitude) # [13, 12, 11, 10]

关键步骤解释 #

• str.split(", ", expand=True)：将Position列的每个字符串按, 分割，自动生成两个新列，对应纬度和经度的字符串值
• astype(int)：将分割后的字符串转为整数类型，匹配示例中的数值格式
• tolist()：将DataFrame列数据转换为Python原生列表，满足需求

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