如何从pandas DataFrame的列表类型列中提取指定元素

你现有代码logs.iloc[0:1,1].values[0]返回的是第一行bar列的完整列表[12,13,14]，要获取列表内的指定元素，补充对应列表索引即可，以下是具体实现方案：

• 按行号提取首行bar列的第一个元素：

# 直接定位到第一行bar列的列表，取索引0的元素
res = logs.iloc[0, 1][0]
# 输出结果为12

• 按foo列值为A的条件提取对应bar列第一个元素：

res = logs.loc[logs['foo'] == 'A', 'bar'].iloc[0][0]
# 输出结果为12

你可以用apply方法遍历整列的所有列表，自定义处理逻辑后回存到原列或者生成新列：

# 示例1：将每个列表的第一个元素加100，更新回bar列
logs['bar'] = logs['bar'].apply(lambda lst: [lst[0] + 100] + lst[1:])

# 示例2：把bar列的列表拆分为3个独立的新列，方便后续操作
logs[['bar_0', 'bar_1', 'bar_2']] = pd.DataFrame(logs['bar'].tolist(), index=logs.index)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TeoK