Разделить столбец списка кортежей от «Применить к новым столбцам»

Question

У меня есть датафрейм, который выглядит так:

df = pd.DataFrame(
    {'tod':    [[('a',10),('b',6),('h',3),('p',2)], 
                [('x',11),('e',2),('l',2)], 
                [('r',5),('l',5)], 
                [('n',15)]]})

                                 tod
0  [(a, 10), (b, 6), (h, 3), (p, 2)]
1          [(x, 11), (e, 2), (l, 2)]
2                   [(r, 5), (l, 5)]
3                          [(n, 15)]

Я хочу расширить список кортежей до новых столбцов, чтобы получить:

                                 tod l1   n1  l2    n2 l3    n3  l4    n4
0  [(a, 10), (b, 6), (h, 3), (p, 2)]  a   10   b     6  h     3   p     2
1          [(x, 11), (e, 2), (l, 2)]  x   11   e     2  l     2   -   nan
2                   [(r, 5), (l, 5)]  r    5   l     5  -   nan   -   nan
3                          [(n, 15)]  n   15   -   nan  -   nan   -   nan

Я хочу получить пропущенные значения в соответствующих столбцах, если кортежи не существуют.

У меня проблемы с тем, что длина каждого списка (количество кортежей) в каждой ячейке отличается для каждой строки, поэтому я хочу динамически назначать новые значения столбцов по мере их появления. Также каждая ячейка содержит список пар кортежей, а не один кортеж.

Я пробовал что-то подобное в этом вопросе, но это позволило только разложить один кортеж в несколько столбцов (если вы знаете столбцы до этого).

Затем я посмотрел на это и это , но опять-таки, число столбцов неизвестно, поэтому я получил:

pd.DataFrame.from_records([{k: v for v, k in row} for row in df.tod])
Out[171]: 
    2    3    5    6    10   11   15
0    p    h  NaN    b    a  NaN  NaN
1    l  NaN  NaN  NaN  NaN    x  NaN
2  NaN  NaN    l  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    n

Затем я посмотрел на клетки разбиения, которые содержат кортежи здесь и здесь , которые смотрели на преобразование кортежей в серию, но опять-таки, это не сработало, так как эти примеры имеют дело только с с одиночными кортежами известной длины, без списков кортежей

Как я могу подойти к этой проблеме?

Примечание: я понимаю, что я не выложил много кода для "Что вы пробовали" - моя консоль - куча мусора, которая выдает непрерывные ошибки. В интересах поддержания чистоты я оставил это.

Answer 1

n = max([len(row) for row in df.tod])
f = lambda l: sum(l, ()) + ('-', np.nan)*(n-len(l))
l = [list(f(row)) for row in df.tod]

ndf = pd.DataFrame(l,columns='l1   n1  l2    n2 l3    n3  l4    n4'.split())
#  l1  n1 l2   n2 l3   n3 l4   n4
#0  a  10  b  6.0  h  3.0  p  2.0
#1  x  11  e  2.0  l  2.0  -  NaN
#2  r   5  l  5.0  -  NaN  -  NaN
#3  n  15  -  NaN  -  NaN  -  NaN

df.join(ndf)
#
#                                 tod l1  n1 l2   n2 l3   n3 l4   n4
#0  [(a, 10), (b, 6), (h, 3), (p, 2)]  a  10  b  6.0  h  3.0  p  2.0
#1          [(x, 11), (e, 2), (l, 2)]  x  11  e  2.0  l  2.0  -  NaN
#2                   [(r, 5), (l, 5)]  r   5  l  5.0  -  NaN  -  NaN
#3                          [(n, 15)]  n  15  -  NaN  -  NaN  -  NaN

Answer 2

Вы можете сгладить кортежи, а затем создать имена столбцов по генератору, последний join до исходного DataFrame:

#https://stackoverflow.com/a/45122198/2901002
def mygen(lst):
    for item in lst:
        yield 'l{}'.format(item)
        yield 'n{}'.format(item)

df1 = pd.DataFrame([[b for a in row for b in a] for row in df.tod])
df1.columns = list(mygen(range(1, len(df1.columns) // 2 + 1)))
print(df1)
  l1  n1    l2   n2    l3   n3    l4   n4
0  a  10     b  6.0     h  3.0     p  2.0
1  x  11     e  2.0     l  2.0  None  NaN
2  r   5     l  5.0  None  NaN  None  NaN
3  n  15  None  NaN  None  NaN  None  NaN

df = df.join(df1)
print (df)
                                 tod l1  n1    l2   n2    l3   n3    l4   n4
0  [(a, 10), (b, 6), (h, 3), (p, 2)]  a  10     b  6.0     h  3.0     p  2.0
1          [(x, 11), (e, 2), (l, 2)]  x  11     e  2.0     l  2.0  None  NaN
2                   [(r, 5), (l, 5)]  r   5     l  5.0  None  NaN  None  NaN
3                          [(n, 15)]  n  15  None  NaN  None  NaN  None  NaN