如何将DataFrame中的列表拆分到多个DataFrame中？

要实现把每个单元格的字符串列表拆分成两个DataFrame的需求，你可以利用applymap对DataFrame的每个单元格进行元素提取操作，具体步骤如下：

首先明确核心需求：每个单元格的列表要么长度为1（需要在两个结果DataFrame中保留相同值），要么长度为2（分别提取第1个和第2个元素到两个DataFrame）。

代码实现 #

import pandas as pd

# 你的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({ 'A': {'a': ['NaN'],'b': ['1.11', '0.00']}, 'B': {'a': ['3.33', '0.22'],'b': ['NaN']}, })

# 生成df1：提取每个列表的第一个元素（保持列表格式）
df1 = df.applymap(lambda x: [x[0]])

# 生成df2：提取列表的第二个元素；如果列表只有1个元素，就复用第一个元素
df2 = df.applymap(lambda x: [x[1]] if len(x) > 1 else [x[0]])

结果验证 #

运行后得到的df1和df2完全符合你的期望：

• df1的每个单元格对应原列表的第一个元素
• df2的每个单元格对应原列表的第二个元素（长度为1的列表则保留原元素）

为什么用applymap？ #

apply是针对行或列（Series）操作的，而我们需要对每个独立的单元格处理，applymap正好能遍历DataFrame的所有单元格，对每个单元格执行自定义的lambda函数，完美匹配你的场景。

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