Pandas如何提取DataFrame每个单元格内列表的首个元素

需要对每个单元格存储了列表的DataFrame做处理，逐行提取所有单元格内列表的第一个值，最终得到无嵌套冗余值的规整DataFrame。
原有尝试代码：

for i in clean_columns:
    print(clean_columns[i][:][0][0])

该写法仅能输出第一行的数据，无法覆盖全量行。

原有写法的逻辑是：取整列数据后直接取索引为0的元素（也就是第一行的值），没有逐行遍历单元格，自然只能拿到第一行的结果。

不需要写复杂循环，直接用pandas自带的单元格级映射方法处理即可，效率比手写循环高很多。

• 全表所有单元格统一提取列表第一个值（兼容空值/非列表值场景，避免索引报错）

result_df = clean_columns.applymap(
    lambda x: x[0] if isinstance(x, list) and len(x) > 0 else x
)

如果确认所有单元格都是非空列表，可以简化写法：

result_df = clean_columns.applymap(lambda x: x[0])

• 如果只需要处理指定列，不需要修改全表，可以针对单列做映射：

# 把需要处理的列名放到下面的列表中即可
target_cols = ['列名1', '列名2', '列名3']
for col in target_cols:
    clean_columns[col] = clean_columns[col].apply(lambda x: x[0] if isinstance(x, list) and len(x) > 0 else x)

运行后得到的结果就是所有单元格都取了列表第一个值的目标DataFrame，会自动覆盖所有行，不会出现只取第一行的问题。

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