pythonデータ処理——dataframe内の行列分割

ある場合、dataframeのある列の中では比較的複雑なデータ構造である.例えば、dict、またはlist、またはlist of listのような、実はすべての良い方法があり、複数のforサイクルを使う必要がない.ここで2つの例を置く.
Spliting a list in a Pands cell into multile columns 

 dataframe
df = pd.DataFrame(data=[[[8,10,12], 'A'],
                        [[7,9,11], 'B']])


    ：
  0   1   2  3 
0  8  10  12  A
1  7   9  11  B

実は簡単です.一行のコードだけで解決できます.

df[0].apply(pd.Series)

#   0    1   2
#0  8   10  12
#1  7    9  11


Update: To keep other columns of the data frame, you can concatenate the result with the columns you want to keep:

pd.concat([df[0].apply(pd.Series), df[1]], axis = 1)

#   0    1   2  1
#0  8   10  12  A
#1  7    9  11  B

他にもいくつかのブログがあります.参考にしてください.
How to convert lists to a dataframe e
Covert a list of lists into a Pands Dataframe e
簡単な関数があります.

nums = 
[[1,2],
 [3,4]]
a = sum(nums,[])      

複数の列に変換する以外に、行に変換できます.
How to split a list inside a Dataframe cell into rows in Pands
いいでしょう
 
更新:
また、一列に出てくるのが上記のリストリストリストではなく、dictであれば、このラインコードを使っても良いです.

 {'bids': [[1.0002, 612.52], [0.9998, 11.6], [0...
1    {'bids': [[11321.12, 0.005634999999999999], [1...
2    {'bids': [[0.46072, 1500], [0.46061, 1500], [0...
3    {'bids': [[11329.89, 0.0011], [11324.46, 0.069...
4    {'bids': [[0.027233, 0.606], [0.027232, 0.5660...


pd.DataFrame(list(meta_df['meta_data']))