(
df
.assign(goalsID=lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: eval(x)))
.explode('goalsID')
)df = pd.DataFrame({
'userID':[25,188,79],
'goalsID':['[1,2,4,5]','[3,6]','[1,9]'],
})
(
df
.assign(goalsID=lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: eval(x)))
.explode('goalsID')
)(
df.assign(goalsID_types = lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: type(x)))
['goalsID_types'].value_counts(dropna=False)
)df = pd.DataFrame({
'userID':[25,188,79],
'goalsID':[[[1,2,4,5]],[3,6],[1,9]]
})
df.explode('goalsID')df.explode(['goalsID']) И посмотри на поведение других колонок, твои данные не потерялись.
максимально ошибочная формулировкаВзрослые люди умеют отвечать за свои слова, или извиняются. Аргументов я не увидел, одни эмоции.
В каком-то из вариантов добавленное слово может изменить контекст настолько, что дальнейшее продолжение будет ложью - LLM галюцинирует.он глубже чем может показаться, он приводит экстремум этого поведения то что называют "галлюцинациями", но это экстремум в обычных случаях это может вести в том числе к измененным вариациям ответа. Работа таких больших моделей имеет стохастическую природу на многих уровнях, они в принципе не гибки в своей настройке.