pandas使用assign新增DataFrame列如何实现对应列表元素逐元素翻倍

你原有写法无法得到预期结果，是因为a列存储的是Python列表对象，直接将整列转为numpy数组后会是object类型，乘法运算不会遍历每个子列表内的元素做数值计算，最终返回结构不符合要求。

首先构造示例DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [[5.4, 15.3],[2.0,9.1]],'b':[[9.8,2.0],[9.7,6.0,1.2]]})

你可以任选以下两种写法，通过assign生成符合要求的c列：

• 列表推导写法：执行效率更高，适配大数据量场景

  df_result = df.assign(c=[[val * 2 for val in sub_list] for sub_list in df['a']])
  

• 序列映射写法：逻辑更直观，代码可读性更强

  df_result = df.assign(c=df['a'].map(lambda lst: [v*2 for v in lst]))
  

执行上述代码后打印df_result，即可得到你期望的输出：

a                 b              c
0  [5.4, 15.3]       [9.8, 2.0]  [10.8, 30.6]
1   [2.0, 9.1]  [9.7, 6.0, 1.2]   [4.0, 18.2]

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