Wie zerlege ich eine Pandas-DataFrame-Spalte in mehrere Zeilen?

So entschachteln (explodieren) Sie eine Spalte in einem Pandas-DataFrame in mehrere Zeilen

In Pandas umfasst das Auflösen einer Spalte die Umwandlung von Daten aus einer einzelnen Zeile in mehrere Zeilen . Dies ist nützlich, wenn Sie eine Spalte mit Listenzellen haben und diese in einzelne Zeilen aufteilen müssen.

Stellen Sie sich einen DataFrame mit einer Spalte „B“ vor, die Listen enthält:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})

Output:

   A       B
0  1  [1, 2]
1  2  [1, 2]

An Wenn Sie diese Spalte „B“ auflösen, stellen wir verschiedene Methoden vor:

Methode 0 [Pandas >= 0,25]
Wenn Sie ab Pandas 0,25 nur eine Spalte auflösen müssen, verwenden Sie die Funktion pandas.DataFrame.explode:

df.explode('B')

Output:

   A  B
0  1  1
1  1  2
3  2  1
4  2  2

Methode 1
pd.Series anwenden (leicht zu verstehen, aber nicht empfohlen für Leistung):

df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'})

Methode 2
Wiederholung mit DataFrame-Konstruktor verwenden:

df = pd.DataFrame({'A': df.A.repeat(df.B.str.len()), 'B': np.concatenate(df.B.values)})

Methode 3
Re -Erstellen Sie die Liste:

pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y], columns=df.columns)

Methode 4
Reindex oder Loc verwenden:

df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values))

Methode 5
Wenn die Liste nur eindeutige Werte enthält:

from collections import ChainMap
d = dict(ChainMap(*map(dict.fromkeys, df['B'], df['A'])))
pd.DataFrame(list(d.items()), columns=df.columns[::-1])

Methode 6
NumPy für hohe Werte verwenden Leistung:

newvalues = np.dstack((np.repeat(df.A.values, list(map(len, df.B.values))), np.concatenate(df.B.values)))
pd.DataFrame(data=newvalues[0], columns=df.columns)

Methode 7
Verwendung von Itertools-Zyklus und -Kette:

from itertools import cycle, chain
l = df.values.tolist()
l1 = [list(zip([x[0]], cycle(x[1])) if len([x[0]]) > len(x[1]) else list(zip(cycle([x[0]]), x[1]))) for x in l]
pd.DataFrame(list(chain.from_iterable(l1)), columns=df.columns)

Verallgemeinerung auf mehrere Spalten
Um mehrere explodierende Spalten zu verarbeiten, kann eine Funktion verwendet werden definiert:

def unnesting(df, explode):
    idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
    df1 = pd.concat([
        pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
    df1.index = idx

    return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')

unnesting(df, ['B', 'C'])

Spaltenweises Aufheben der Verschachtelung
Um eine Liste horizontal zu erweitern, verwenden Sie den pd.DataFrame-Konstruktor:

df.join(pd.DataFrame(df.B.tolist(), index=df.index).add_prefix('B_'))

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