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?
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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
# Here's the answer to the related question in:
# https://stackoverflow.com/q/56708671/11426125
# initial dataframe
df12=pd.DataFrame({'Date':['2007-12-03','2008-09-07'],'names':
[['Peter','Alex'],['Donald','Stan']]})
# convert dataframe to array for indexing list values (names)
a = np.array(df12.values)
# create a new, dataframe with dimensions for unnested
b = np.ndarray(shape = (4,2))
df2 = pd.DataFrame(b, columns = ["Date", "names"], dtype = str)
# implement loops to assign date/name values as required
i = range(len(a[0]))
j = range(len(a[0]))
for x in i:
for y in j:
df2.iat[2*x+y, 0] = a[x][0]
df2.iat[2*x+y, 1] = a[x][1][y]
# set Date column as Index
df2.Date=pd.to_datetime(df2.Date)
df2.index=df2.Date
df2.drop('Date',axis=1,inplace =True)
其他回答
# Here's the answer to the related question in:
# https://stackoverflow.com/q/56708671/11426125
# initial dataframe
df12=pd.DataFrame({'Date':['2007-12-03','2008-09-07'],'names':
[['Peter','Alex'],['Donald','Stan']]})
# convert dataframe to array for indexing list values (names)
a = np.array(df12.values)
# create a new, dataframe with dimensions for unnested
b = np.ndarray(shape = (4,2))
df2 = pd.DataFrame(b, columns = ["Date", "names"], dtype = str)
# implement loops to assign date/name values as required
i = range(len(a[0]))
j = range(len(a[0]))
for x in i:
for y in j:
df2.iat[2*x+y, 0] = a[x][0]
df2.iat[2*x+y, 1] = a[x][1][y]
# set Date column as Index
df2.Date=pd.to_datetime(df2.Date)
df2.index=df2.Date
df2.drop('Date',axis=1,inplace =True)
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])
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
out = pd.concat([df.loc[:,'A'],(df.B.apply(pd.Series))], axis=1, sort=False)
out = out.set_index('A').stack().droplevel(level=1).reset_index().rename(columns={0:"B"})
A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2
如果您不希望创建中间对象，可以将其实现为一行
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
pd.concat([df['A'], pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())], axis = 1)\
.melt(id_vars = 'A', value_name = 'B')\
.dropna()\
.drop('variable', axis = 1)
A B
0 1 1
1 2 1
2 1 2
3 2 2
对我想到的这个方法有什么意见吗?或者同时做concat和melt被认为太“昂贵”?
在我的例子中，有多个列要爆炸，并且需要取消嵌套的数组有变量长度。
我最终应用了新的熊猫0.25爆炸功能两次，然后删除生成的副本，它的工作!
df = df.explode('A')
df = df.explode('B')
df = df.drop_duplicates()
