如何扩大数据框-熊猫
问题内容：
基本上我只想弄平（也许不好用）
例如具有数据框：
A B C
0 1 [1,2] [1, 10]
1 2 [2, 14] [2, 18]
我想得到以下输出：
A B1 B2 B3 B4
0 1 1 2 1 10
1 2 2 14 2 18
我试过了：
print(pd.DataFrame(df.values.flatten().tolist(), columns=['%sG'%i for i in range(6)], index=df.index))
但是没什么好处。
希望你明白我的意思:)
问题答案：
如果列表的长度不同，常规解决方案也可以工作：
df1 = pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())
df2 = pd.DataFrame(df['C'].values.tolist())
df = pd.concat([df[['A']], df1, df2], axis=1)
df.columns = [df.columns[0]] + [f'B{i+1}' for i in range(len(df.columns)-1)]
print (df)
A B1 B2 B3 B4
0 1 1 2 1 10
1 2 2 14 2 18
如果大小相同：
df1 = pd.DataFrame(np.array(df[['B','C']].values.tolist()).reshape(len(df),-1))
df1.columns = [f'B{i+1}' for i in range(len(df1.columns))]
df1.insert(0, 'A', df['A'])
print (df1)
A B1 B2 B3 B4
0 1 1 2 1 10
1 2 2 14 2 18
