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python - Pandas :How to split the tuple data in column and create multiple columns

coder 2023-08-27 原文

我创建了一个包含国家/地区名称的列，并将纬度和经度值放在一个列中。现在我想要不同列中的纬度值和经度值。

用于创建列的代码。

df['Country_cord'] = df['Country'].apply(geolocator.geocode)

这就是输出的样子。

0                     (España, (40.0028028, -4.003104))
1     (United Kingdom, دبي‎, الإمارات العربيّة المتّ...
2     (France métropolitaine, France, (46.603354, 1....
3     (United States of America, (39.7837304, -100.4...
4                     (Italia, (42.6384261, 12.674297))
5       (Deutschland, Europe, (51.0834196, 10.4234469))
6               (Argentina, (-34.9964963, -64.9672817))
7                    (Ireland, (52.865196, -7.9794599))
8     (België / Belgique / Belgien, (50.6407351, 4.6...
9               (מדינת ישראל, (30.8760272, 35.0015196))
10    (Schweiz/Suisse/Svizzera/Svizra, (46.7985624, ...
11          (Nederland, (52.2379891, 5.53460738161551))
12                       (Brasil, (-10.3333333, -53.2))
13                  (Portugal, (40.033265, -7.8896263))
14                  (Australia, (-24.7761086, 134.755))
15                   (Danmark, (55.670249, 10.3333283))
16      (Maroc ⵍⵎⵖⵔⵉⴱ المغرب, (31.1728192, -7.3366043))
17    (Ciudad de México, Cuauhtémoc, CDMX, 06060, Mé...
18                 (Canada, (61.0666922, -107.9917071))
19                  (Sverige, (59.6749712, 14.5208584))

我希望输出的格式是一列纬度和一列经度。

df[lat]             df[lon]
40.0028028          46.603354
46.603354           1.8883335

最佳答案

在 numpy 数组上压缩生成器表达式对此很有效:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[('Country1', (341.123, 4534.123))],
                   [('Country2', (341.123, 4534.123))],
                   [('Country3', (341.123, 4534.123))],
                   [('Country4', (341.123, 4534.123))]],
                  columns=['Series1'])

df['Lat'], df['Lon'] = list(zip(*((x[1][0], x[1][1]) for x in df['Series1'].values)))

关于python - Pandas :How to split the tuple data in column and create multiple columns，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48445426/

multiplecolumnssection39Countrypythonpandasgeopy

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