如何在pandas dataframe中转储字符串列表，保持目标列不变？

在pandas dataframe中转储字符串列表并保持目标列不变，可以使用apply函数和lambda表达式来实现。

首先，假设我们有一个名为df的dataframe，其中包含一个名为target_column的目标列，该列包含字符串列表。我们想要将这些字符串列表转储为新的列，同时保持目标列不变。

可以使用apply函数和lambda表达式来实现这个过程。首先，创建一个新的列，将目标列中的每个字符串列表转换为字符串，并将其存储在新的列中。然后，使用assign函数将新的列添加到dataframe中。

下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例dataframe
df = pd.DataFrame({'target_column': [['string1', 'string2'], ['string3', 'string4'], ['string5', 'string6']]})

# 定义转换函数
def dump_string_list(row):
    return ', '.join(row['target_column'])

# 将转换函数应用于目标列，并将结果存储在新的列中
df['new_column'] = df.apply(lambda row: dump_string_list(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将得到以下输出：

    target_column       new_column
0  [string1, string2]  string1, string2
1  [string3, string4]  string3, string4
2  [string5, string6]  string5, string6

在这个例子中，我们使用了一个简单的转换函数dump_string_list，它将目标列中的字符串列表转换为逗号分隔的字符串。然后，我们使用apply函数和lambda表达式将转换函数应用于每一行，并将结果存储在新的列new_column中。

需要注意的是，这个方法只是将字符串列表转换为字符串，并将其存储在新的列中，而不是直接修改目标列。如果需要修改目标列，可以使用assign函数将新的列赋值给目标列。

希望以上内容能够帮助到您！如果您对pandas dataframe或其他云计算相关内容有更多问题，欢迎继续提问。