如何将以下数据转换为pandas数据框

Question

我有这种类型的数据，我希望这是单独列中每个ID的每个列表

id       data
2        [1.81744912347, 1.96313966807, 1.79290908923]
3        [0.87738744314, 0.154642653196, 0.319845728764]
4        [1.12289279512, 1.16105905267, 1.14889626137]
5        [1.65093687407, 1.65010263863, 1.65614839538]
6        [0.103623262651, 0.46093367049, 0.549343505693]
7        [0.122299243819, 0.355964399805, 0.40010681636]
8        [3.08321032223, 2.92526466342, 2.6504125359, 2]
9        [0.287041436848, 0.264107869667, 0.29319302508]
10       [0.673829091668, 0.632715325748, 0.47099544284]
11       [3.04589375431, 2.19130582148, 1.68173686657]

如何将数据转换为Pandas DataFrame 我希望它作为以下数据

id   data
1   1.61567967235
1   1.55256213176
1   1.16904355984
...
10  0.673829091668
10  0.632715325748

以此类推

它的大量数据，如果我使用循环对其进行转换，它将杀死笔记本，还有其他方法可以处理此数据，

数据的样本图像

Answer 1

IIUC，来自

owl-carousel

可以做

col
0   [1, 2, 3]
1   [4, 5, 6]

或

df.col.apply(pd.Series).stack().reset_index(drop=True)

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
dtype: int64

时间：

pd.Series([z for x in df.col.values for z in x])

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
dtype: int64