如何将df上的numpy数组扩展到它们自己的列？

将df上的numpy数组扩展到它们自己的列可以使用pandas库中的DataFrame函数来实现。DataFrame是一个二维的数据结构，类似于Excel表格，可以方便地处理和分析数据。

下面是一个示例代码，演示如何将numpy数组扩展到DataFrame的列中：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含numpy数组的DataFrame
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 将numpy数组扩展到它们自己的列
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: np.array([x]))
df['B'] = df['B'].apply(lambda x: np.array([x]))
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: np.array([x]))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

     A    B    C
0  [1]  [2]  [3]
1  [4]  [5]  [6]
2  [7]  [8]  [9]

在这个示例中，我们首先创建了一个包含numpy数组的DataFrame。然后，使用apply函数将每个元素转换为一个包含单个元素的numpy数组，并将其赋值给相应的列。最后，打印出结果。

这种方法可以将numpy数组扩展到它们自己的列中，使得每个元素都成为一个单独的数组。这在某些情况下可能会有用，例如当需要对每个元素进行单独的操作或分析时。

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