python - 不同数据框列中的zip列表元素

a=[['1','2'],['3','4']]
b=[['5','6'],['7','8']]
df14=pd.DataFrame({'key':a,'hi':b})

我想添加一个有元组的第三列，其中“key”中的每个列表元素都与“hi”中的列表索引匹配->例如，它看起来是这样的。

       key    hi      tup
0   [1, 2]  [5, 6]  [(1,5),(2,6)]
1   [3, 4]  [7, 8]  [(3,7),(4,8)]

我知道我必须使用zip函数，但我无法正确理解您的语法。
我觉得应该是

for index,row in df14.iterrows():
   df14['tup']=df14.key.apply(lambda x: zip(x,df14.hi))

但这是错的

最佳答案

这里不需要iterrows，第二行修改为每行应用lambda函数，修改为每行axis=1列的返回值

df14['tup'] = df14.apply(lambda x: list(zip(x.key,x.hi)), axis=1)
print (df14)
      key      hi               tup
0  [1, 2]  [5, 6]  [(1, 5), (2, 6)]
1  [3, 4]  [7, 8]  [(3, 7), (4, 8)]