Преобразование списка Panda DF в строку

У меня есть кадр данных panda. Один из столбцов содержит список. Я хочу, чтобы этот столбец был отдельной строкой.

Например, мой список ['one', 'two', 'three'] должен быть просто 'one, two, three'

df['col'] = df['col'].astype(str).apply(lambda x: ', '.join(df['col'].astype(str)))

дает мне ['one, two, three], [' four ',' five ',' six '], где второй список из следующей строки. Разумеется, с миллионами строк эта конкатенация по строкам не только неверна, но и убивает мою память.

Ответ 1

Вы, конечно, не должны преобразовывать в строку, прежде чем преобразовать список. Попробуйте:

df['col'].apply(', '.join)

Также обратите внимание, что apply применяет функцию к элементам ряда, поэтому использование df['col'] в лямбда-функции, вероятно, не то, что вам нужно.

Изменить: спасибо Якиму за то, что он указал, что нет необходимости в лямбда-функции.

Ответ 2

Когда вы отбрасываете col в str с помощью astype, вы получаете строковое представление списка, скобок и всего списка python. Вам не нужно это делать, просто apply join напрямую:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [['a', 'b', 'c'], ['A', 'B', 'C']]
    })

# Out[8]: 
#            A
# 0  [a, b, c]
# 1  [A, B, C]

df['Joined'] = df.A.apply(', '.join)

#            A   Joined
# 0  [a, b, c]  a, b, c
# 1  [A, B, C]  A, B, C

Ответ 3

Вы можете преобразовать свой список в str с помощью astype(str), а затем удалить символы ', [, ]. Использование примера @Yakim:

In [114]: df
Out[114]:
           A
0  [a, b, c]
1  [A, B, C]

In [115]: df.A.astype(str).str.replace('\[|\]|\'', '')
Out[115]:
0    a, b, c
1    A, B, C
Name: A, dtype: object

Timing

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [['a', 'b', 'c'], ['A', 'B', 'C']]})
df = pd.concat([df]*1000)


In [2]: timeit df['A'].apply(', '.join)
292 µs ± 10.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [3]: timeit df['A'].str.join(', ')
368 µs ± 24.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [4]: timeit df['A'].apply(lambda x: ', '.join(x))
505 µs ± 5.74 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [5]: timeit df['A'].str.replace('\[|\]|\'', '')
2.43 ms ± 62.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)