在Pandas中，将包含二维数组的单元格扩展到它们自己的变量中

在Pandas中，可以使用DataFrame来处理包含二维数组的单元格，并将其扩展到它们自己的变量中。DataFrame是Pandas库中的一种数据结构，类似于电子表格或SQL表，它由行和列组成，每列可以是不同的数据类型（例如数字、字符串或布尔值）。

要将包含二维数组的单元格扩展到它们自己的变量中，可以使用DataFrame中的"apply"函数结合匿名函数来实现。通过"apply"函数，我们可以对DataFrame的每个单元格进行操作，并将结果存储在新的变量中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含二维数组的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                   'B': [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]})

# 使用apply函数和匿名函数将包含二维数组的单元格扩展到它们自己的变量中
df['A_expanded'] = df['A'].apply(lambda x: x)
df['B_expanded'] = df['B'].apply(lambda x: x)

print(df)

运行以上代码，将得到以下输出：

             A            B  A_expanded  B_expanded
0  [1, 2, 3]  [10, 11, 12]  [1, 2, 3]  [10, 11, 12]
1  [4, 5, 6]  [13, 14, 15]  [4, 5, 6]  [13, 14, 15]
2  [7, 8, 9]  [16, 17, 18]  [7, 8, 9]  [16, 17, 18]

在这个示例中，我们创建了一个包含两列（'A'和'B'）的DataFrame，每列包含一个二维数组。然后，我们使用"apply"函数和匿名函数将每个单元格中的二维数组扩展到新的变量（'A_expanded'和'B_expanded'）中。最后，我们打印出DataFrame以查看结果。

总结起来，Pandas是一种功能强大的数据处理工具，可以轻松处理和操作包含二维数组的单元格。通过使用DataFrame的"apply"函数和匿名函数，我们可以将二维数组扩展到它们自己的变量中，以便更方便地进行数据分析和处理。

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