如何将单元格中的值转换为 Pandas 中的新列？

Question

我的数据框如下所示：

+-------+-----------------------------------------+
| Image | Bounding Boxes                          |
+-------+-----------------------------------------+
| a.jpg | xyz 0.1 0.2 0.3 0.4                     |
| b.jpg | xyz 0.1 0.2 0.3 0.4 ijk 0.4 0.3 0.2 0.1 |
+-------+-----------------------------------------+

这些边界框的值总是以五个为一组，其中值的意思是（按顺序）

• 边界框表示的标签的ID
• 边界框的 X 坐标（占图像宽度的百分比）
• 边界框的 Y 坐标（占图像高度的百分比）
• 图像的宽度（占整个图像的百分比）
• 图像的高度（占整个图像的百分比）

由于每行最多只有 5 个这样的对（并且至少为 0 个），我想将数据框转换为如下所示：

+-------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+----+
| Image | L1  | x1  | y1  | w1  | h1  | L2  | x2  | y2  | w2  | h2  | ... | h5 |
+-------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+----+
| a.jpg | xyz | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.4 |     |     |     |     |     |     |    |
| b.jpg | xyz | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.4 | ijk | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.1 | ... |    |
+-------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+----+

换句话说，每个 space 分隔值曾经在一列中，我希望它们拆分成一个新列。

问题

如何在 Pandas 中完成？

Answer 1

您可以只使用 str.split(' ', expand=True) 在 space 上拆分，然后与 Image 列合并：

new_df = df[['Image']].join(df['Bounding Boxes'].str.split(' ', expand=True))

>>> new_df
   Image    0    1    2    3    4     5     6     7     8     9
0  a.jpg  xyz  0.1  0.2  0.3  0.4  None  None  None  None  None
1  b.jpg  xyz  0.1  0.2  0.3  0.4   ijk   0.4   0.3   0.2   0.1

之后您可以使用 new_df.columns = ['my', 'list', 'of', 'column', 'names'] 或 new_df.rename(columns={'old column name':'desired column name'})

重命名您认为合适的列