Python Pandas：在所有单元格中选择数组中的第一个元素

Question

我想要做的是选择每个单元格的第一个元素，而不管列数或行数（它们可能会根据用户定义的标准而改变）并从数据中创建一个新的 pandas 数据框。我的实际数据结构与下面列出的类似。

        0       1       2
0   [1, 2]  [2, 3]  [3, 6]
1   [4, 2]  [1, 4]  [4, 6]
2   [1, 2]  [2, 3]  [3, 6]
3   [4, 2]  [1, 4]  [4, 6]

我希望新数据框看起来像：

     0   1   2
0   1   2   3
1   4   1   4
2   1   2   3
3   4   1   4

下面的代码生成了一个类似于我的数据集，并尝试在我的代码中做我想做的事情但没有成功（d），并模仿我在类似问题中看到的成功（c；但是，只有一列）。类似但不同问题的链接在这里： Python Pandas: selecting element in array column

 import pandas as pd

zz = pd.DataFrame([[[1,2],[2,3],[3,6]],[[4,2],[1,4],[4,6]],
               [[1,2],[2,3],[3,6]],[[4,2],[1,4],[4,6]]])
print(zz)

x= zz.dtypes
print(x)

a = pd.DataFrame((zz.columns.values))
b = pd.DataFrame.transpose(a)
c =zz[0].str[0] # this will give the 1st value for each cell in columns 0
d= zz[[b[0]].values].str[0] #attempt to get 1st value for each cell in all columns

原文由 Devon Oliver 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以使用 apply 并选择列表的第一个值使用 str 索引：

 print (zz.apply(lambda x: x.str[0]))
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  1  4
2  1  2  3
3  4  1  4

另一个解决方案 stack 和 unstack ：

 print (zz.stack().str[0].unstack())
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  1  4
2  1  2  3
3  4  1  4

原文由 jezrael 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

我会使用 applymap 它将相同的功能应用于 DataFrame 中的每个单独的单元格

df.applymap(lambda x: x[0])

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  1  4
2  1  2  3
3  4  1  4

原文由 Ted Petrou 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议