python - 一种更Pythonic的方法，将一列拆分为多列并对其中两列求和

Question

示例代码:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'bbox': [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [5.0, 6.0, 7.0, 8.0], [9.0, 10.0, 11.0, 12.0]]})

目标:

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'bbox': [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [5.0, 6.0, 7.0, 8.0], [9.0, 10.0, 11.0, 12.0]], 'x1': [1, 5, 9], 'y1': [2, 6, 10], 'x2': [4, 12, 20], 'y2': [6, 14, 22]})

换句话说，我想向数据框中添加四个整数列，其中前两列只是bbox中每个列表的前两个元素，最后一个是两个分别是每个列表的第一个和第三个元素的总和，以及第二个和第四个元素的总和。目前，我这样做:

df[['x1', 'y1', 'w', 'h']] = pd.DataFrame(df['bbox'].values.tolist(), index=df.index).astype(int)
df.assign(x2 = df['x1']+df['w'], y2 = df['y1']+df['h'])
df.drop(['w', 'h'], axis = 1) 

我觉得这有点复杂。是否有办法避免创建中间列 w 和 h，或者会降低代码的可读性？对我来说，可读性比保存一行代码更重要，因此如果没有可读的替代方案，我会选择这个解决方案。

Answer 1

我认为你可以在第一步中创建x2和y2:

df1 = pd.DataFrame(df['bbox'].values.tolist(),index=df.index).astype(int)
df[['x1', 'y1', 'x2', 'y2']] = df1
df = df.assign(x2 = df['x1']+df['x2'], y2 = df['y1']+df['y2'])

print (df)
   id                     bbox  x1  y1  x2  y2
0   1     [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]   1   2   4   6
1   2     [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]   5   6  12  14
2   3  [9.0, 10.0, 11.0, 12.0]   9  10  20  22

或者使用+=:

df1 = pd.DataFrame(df['bbox'].values.tolist(),index=df.index).astype(int)
df[['x1', 'y1', 'x2', 'y2']] = df1
df['x2'] += df['x1']
df['y2'] += df['y1']