Pandas使用字典映射新增列时如何将列表值拆分为多个列

方案1：直接拆分映射后的列表 #

你已经通过map得到了存储列表的序列，直接用pandas的.str访问器按索引取值即可，代码最简单：

df1['col1'] = df1['date'].map(df_dict).str[0]
df1['col2'] = df1['date'].map(df_dict).str[1]

方案2：一次映射直接生成两列 #

避免两次执行map操作，数据量大时效率更高：

df1[['col1', 'col2']] = df1['date'].map(df_dict).apply(pd.Series)

方案3：直接用DataFrame关联（更推荐） #

不需要提前构造df_dict，用pandas原生的merge操作逻辑更清晰，不容易出错：

# 直接关联两个表，按年份匹配
df1 = df1.merge(df, left_on='date', right_on='Year', how='left')
# 重命名列并保留需要的字段
df1 = df1.rename(columns={'DST Start':'col1', 'DST End':'col2'})[['date', 'col1', 'col2']]

以上三种方法都可以得到你预期的输出结果。

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