我有以下数据帧，其中一列是一个对象(列表类型单元格):
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
输出:
A B
0 1 [1, 2]
1 2 [1, 2]
我的期望输出是:
A B
0 1 1
1 1 2
3 2 1
4 2 2
我该怎么做才能做到这一点呢?
相关的问题
Pandas列的列表，为每个列表元素创建一行
很好的问题和答案，但只处理一个列与列表(在我的回答自定义函数将工作于多个列，也接受的答案是使用最耗时的应用，这是不建议的，检查更多信息当我(不)想要使用熊猫应用()在我的代码?)
当前回答
我有另一个好方法来解决这个问题当你有不止一列要爆炸的时候。
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]], 'C':[[1,2,3],[1,2,3]]})
print(df)
A B C
0 1 [1, 2] [1, 2, 3]
1 2 [1, 2] [1, 2, 3]
我想爆炸B和C列，首先爆炸B，第二爆炸C，然后从原来的df中去掉B和C。之后，我将在3个dfs上做一个索引连接。
explode_b = df.explode('B')['B']
explode_c = df.explode('C')['C']
df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)
df = df.join([explode_b, explode_c])
其他回答
一种替代方法是在列的行上应用meshgrid recipe来取消嵌套:
import numpy as np
import pandas as pd
def unnest(frame, explode):
def mesh(values):
return np.array(np.meshgrid(*values)).T.reshape(-1, len(values))
data = np.vstack(mesh(row) for row in frame[explode].values)
return pd.DataFrame(data=data, columns=explode)
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
print(unnest(df, ['A', 'B'])) # base
print()
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [3, 4]], 'C': [[1, 2], [3, 4]]})
print(unnest(df, ['A', 'B', 'C'])) # multiple columns
print()
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [1, 2, 3], [1]],
'C': [[1, 2, 3], [1, 2], [1, 2]], 'D': ['A', 'B', 'C']})
print(unnest(df, ['A', 'B'])) # uneven length lists
print()
print(unnest(df, ['D', 'B'])) # different types
print()
输出
A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2
A B C
0 1 1 1
1 1 2 1
2 1 1 2
3 1 2 2
4 2 3 3
5 2 4 3
6 2 3 4
7 2 4 4
A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2
4 2 3
5 3 1
D B
0 A 1
1 A 2
2 B 1
3 B 2
4 B 3
5 C 1
在pandas 0.25中，由于增加了explosion()方法，爆炸一个类似列表的列被大大简化了:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
df.explode('B')
Out:
A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2
有些东西不太推荐(至少在这种情况下有用):
df=pd.concat([df]*2).sort_index()
it=iter(df['B'].tolist()[0]+df['B'].tolist()[0])
df['B']=df['B'].apply(lambda x:next(it))
Concat + sort_index + iter + apply + next。
Now:
print(df)
Is:
A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2
如果关心索引:
df=df.reset_index(drop=True)
Now:
print(df)
Is:
A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2
我有另一个好方法来解决这个问题当你有不止一列要爆炸的时候。
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]], 'C':[[1,2,3],[1,2,3]]})
print(df)
A B C
0 1 [1, 2] [1, 2, 3]
1 2 [1, 2] [1, 2, 3]
我想爆炸B和C列，首先爆炸B，第二爆炸C，然后从原来的df中去掉B和C。之后，我将在3个dfs上做一个索引连接。
explode_b = df.explode('B')['B']
explode_c = df.explode('C')['C']
df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)
df = df.join([explode_b, explode_c])
我的5美分:
df[['B', 'B2']] = pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())
df[['A', 'B']].append(df[['A', 'B2']].rename(columns={'B2': 'B'}),
ignore_index=True)
还有5个
df[['B1', 'B2']] = pd.DataFrame([*df['B']]) # if values.tolist() is too boring
(pd.wide_to_long(df.drop('B', 1), 'B', 'A', '')
.reset_index(level=1, drop=True)
.reset_index())
两者的结果是一样的
A B
0 1 1
1 2 1
2 1 2
3 2 2
