Pandas将(不等长)列表的列拆分成多列

Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据处理功能。针对将不等长列表的列拆分成多列，可以使用Pandas中的Series和DataFrame来实现。

首先，将列表转换为Pandas的Series对象，Series是Pandas中用于表示一维数据的数据结构。通过传入不等长的列表，Pandas会自动将它们转换为多个元素的Series对象，其中缺失的部分将填充为NaN。

接下来，可以使用Pandas的DataFrame来将这些Series对象合并成一个数据表，其中每个Series对象对应一个列。在合并的过程中，Pandas会自动对齐不同Series的索引，并填充缺失值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 不等长的列表
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5]
list3 = [6, 7, 8, 9]

# 将列表转换为Series对象
series1 = pd.Series(list1)
series2 = pd.Series(list2)
series3 = pd.Series(list3)

# 创建DataFrame并合并Series
df = pd.DataFrame({
  'column1': series1,
  'column2': series2,
  'column3': series3
})

# 输出结果
print(df)

以上代码会输出如下结果：

   column1  column2  column3
0      1.0      4.0        6
1      2.0      5.0        7
2      3.0      NaN        8
3      NaN      NaN        9

在这个例子中，列表list1、list2和list3分别转换为了三个Series对象series1、series2和series3。然后，使用DataFrame将这些Series对象合并为一个数据表df，每个Series对象对应一个列。最后，输出合并后的结果。

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