迭代pandas dataframe中的列表元素-每个条目都有不同的大小，并且需要生成一个新的列。列表中的每个条目都需要生成一个新列

在迭代pandas dataframe中的列表元素时，可以使用apply函数来实现。apply函数可以对dataframe的每一行或每一列应用一个自定义的函数。

首先，我们需要定义一个函数来处理列表元素并生成新的列。假设我们要处理的列表存储在名为"list_column"的列中，我们可以使用以下代码来定义一个处理函数：

def process_list_element(lst):
    # 处理列表元素的逻辑
    # 生成新的列
    return new_column_value

在这个函数中，我们可以编写逻辑来处理列表元素，并生成新的列的值。请根据具体的需求来编写逻辑。

接下来，我们可以使用apply函数将这个处理函数应用到dataframe的"list_column"列上，并将结果存储到一个新的列中。假设我们要生成的新列名为"new_column"，可以使用以下代码：

df['new_column'] = df['list_column'].apply(process_list_element)

这行代码将会对"list_column"列中的每个列表元素应用process_list_element函数，并将结果存储到"new_column"列中。

需要注意的是，由于列表中的每个条目都有不同的大小，可能会导致生成的新列的大小不一致。在这种情况下，pandas会自动将较短的列表用NaN填充，以保证新列的大小与原始dataframe的大小一致。

以上是迭代pandas dataframe中的列表元素并生成新列的方法。根据具体的需求，可以灵活调整处理函数的逻辑和生成新列的方式。

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