如何拆分pandas含元组的列并按交易所提取对应股票代码列表

首先明确问题根源：你第二列的每个元素是元组类型，不是带括号的字符串，所以调用字符串的strip方法才会返回NaN。

步骤1：拆分元组列为独立列 #

运行以下代码即可得到你需要的规整DataFrame：

import pandas as pd

# 将元组列拆分为两个独立列
df_companies[['Company symbol', 'Company exchange']] = pd.DataFrame(
    df_companies[('Company symbol', 'Company exchange')].tolist(), 
    index=df_companies.index
)

# 删除冗余的原始元组列
df_companies = df_companies.drop(columns=[('Company symbol', 'Company exchange')])

运行后df_companies就会是你要求的三列结构。

步骤2：按交易所生成股票代码列表 #

直接用groupby聚合即可：

# 生成{交易所: 股票代码列表}的字典
exchange_ticker_map = df_companies.groupby('Company exchange')['Company symbol'].apply(list).to_dict()

# 直接赋值为对应变量
NYQ = exchange_ticker_map['NYQ']
AMS = exchange_ticker_map['AMS']

输出验证：

print(NYQ) # 输出 ['ABT', 'ABBV']
print(AMS) # 输出 ['ASML.AS', 'AD.AS']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R_L2021