拆分(爆炸)熊猫数据帧字符串条目以分离行

我有一个pandas数据框架，其中一列文本字符串包含逗号分隔的值。我想拆分每个CSV字段，并为每个条目创建一个新行(假设CSV是干净的，只需要在'，'上拆分)。例如，a应该变成b:

In [7]: a
Out[7]: 
    var1  var2
0  a,b,c     1
1  d,e,f     2

In [8]: b
Out[8]: 
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

到目前为止，我已经尝试了各种简单的函数，但是.apply方法在轴上使用时似乎只接受一行作为返回值，而且我不能让.transform工作。任何建议都将不胜感激!

示例数据:

from pandas import DataFrame
import numpy as np
a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
b = DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
               {'var1': 'b', 'var2': 1},
               {'var1': 'c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd', 'var2': 2},
               {'var1': 'e', 'var2': 2},
               {'var1': 'f', 'var2': 2}])

我知道这不会起作用，因为我们通过numpy丢失了DataFrame元数据，但它应该给你一个我试图做的感觉:

def fun(row):
    letters = row['var1']
    letters = letters.split(',')
    out = np.array([row] * len(letters))
    out['var1'] = letters
a['idx'] = range(a.shape[0])
z = a.groupby('idx')
z.transform(fun)

当前回答

在最近的熊猫版本中，你可以使用分裂和爆炸

a.assign(var1=a['var1'].str.split(',')).explode('var1')

2021-08-04 04:15:22

其他回答

只是从上面使用了jiln的优秀答案，但需要展开以拆分多个列。我想分享一下。

def splitDataFrameList(df,target_column,separator):
''' df = dataframe to split,
target_column = the column containing the values to split
separator = the symbol used to perform the split

returns: a dataframe with each entry for the target column separated, with each element moved into a new row. 
The values in the other columns are duplicated across the newly divided rows.
'''
def splitListToRows(row, row_accumulator, target_columns, separator):
    split_rows = []
    for target_column in target_columns:
        split_rows.append(row[target_column].split(separator))
    # Seperate for multiple columns
    for i in range(len(split_rows[0])):
        new_row = row.to_dict()
        for j in range(len(split_rows)):
            new_row[target_columns[j]] = split_rows[j][i]
        row_accumulator.append(new_row)
new_rows = []
df.apply(splitListToRows,axis=1,args = (new_rows,target_column,separator))
new_df = pd.DataFrame(new_rows)
return new_df

2016-06-19 15:42:16

对于这个问题，我提出了以下解决方案:

def iter_var1(d):
    for _, row in d.iterrows():
        for v in row["var1"].split(","):
            yield (v, row["var2"])

new_a = DataFrame.from_records([i for i in iter_var1(a)],
        columns=["var1", "var2"])

2015-03-17 21:07:42

在最近的熊猫版本中，你可以使用分裂和爆炸

a.assign(var1=a['var1'].str.split(',')).explode('var1')

2021-08-04 04:15:22

我的版本的解决方案添加到这个集合!: -)

# Original problem
from pandas import DataFrame
import numpy as np
a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
b = DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
               {'var1': 'b', 'var2': 1},
               {'var1': 'c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd', 'var2': 2},
               {'var1': 'e', 'var2': 2},
               {'var1': 'f', 'var2': 2}])
### My solution
import pandas as pd
import functools
def expand_on_cols(df, fuse_cols, delim=","):
    def expand_on_col(df, fuse_col):
        col_order = df.columns
        df_expanded = pd.DataFrame(
            df.set_index([x for x in df.columns if x != fuse_col])[fuse_col]
            .apply(lambda x: x.split(delim))
            .explode()
        ).reset_index()
        return df_expanded[col_order]
    all_expanded = functools.reduce(expand_on_col, fuse_cols, df)
    return all_expanded

assert(b.equals(expand_on_cols(a, ["var1"], delim=",")))

2020-08-17 21:33:45

这是一个相当直接的消息，它使用pandas str访问器的split方法，然后使用NumPy将每一行平铺成一个数组。

通过使用np.repeat以正确的次数重复未分割的列来检索相应的值。

var1 = df.var1.str.split(',', expand=True).values.ravel()
var2 = np.repeat(df.var2.values, len(var1) / len(df))

pd.DataFrame({'var1': var1,
              'var2': var2})

  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

2017-11-04 17:34:22

拆分(爆炸)熊猫数据帧字符串条目以分离行

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