


Wie kann ich Pandas-DataFrame-String-Einträge in separate Zeilen auflösen (aufteilen)?
Pandas-DataFrame-String-Einträge in separate Zeilen auflösen (aufteilen)
In Pandas besteht eine häufige Anforderung darin, durch Kommas getrennte Werte in a aufzuteilen Textzeichenfolgespalte und erstellen Sie für jeden Eintrag eine neue Zeile. Dies kann durch verschiedene Methoden erreicht werden.
Verwendung von Series.explode() oder DataFrame.explode()
Für Pandas-Versionen 0.25.0 und höher ist die Serie. Die Methoden explosion() und DataFrame.explode() bieten eine praktische Möglichkeit, CSV-ähnliche Spalten aufzulösen:
Für einzelne Spalten:
df.explode('column_name')
Für mehrere Spalten:
df.explode(['column1', 'column2']) # Pandas 1.3.0+
Generische vektorisierte Funktion
Eine weitere Es wird ein vielseitiger vektorisierter Ansatz bereitgestellt, der sowohl für normale als auch für Listenspalten funktioniert unten:
def explode(df, lst_cols, fill_value='', preserve_index=False): # Convert CSV string columns to list columns for col in lst_cols: df[col] = df[col].str.split(',') # Extract all non-list columns idx_cols = df.columns.difference(lst_cols) # Calculate list lengths lens = df[lst_cols[0]].str.len() # Create exploded DataFrame result = (pd.DataFrame({ col: np.repeat(df[col].values, lens) for col in idx_cols }, index=np.repeat(df.index.values, lens)) .assign(**{col: np.concatenate(df.loc[lens>0, col].values) for col in lst_cols})) # Handle empty list rows if (lens == 0).any(): result = result.append(df.loc[lens==0, idx_cols], sort=False).fillna(fill_value) # Revert index order and reset index if requested result = result.sort_index() if not preserve_index: result = result.reset_index(drop=True) return result
Anwendungen
CSV-Spalte:
df['var1'] = df['var1'].str.split(',')
Mehrere Listenspalten:
explode(df, ['num', 'text'], fill_value='')
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Pandas-DataFrame-String-Einträge in separate Zeilen auflösen (aufteilen)?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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