


Comment puis-je étendre les listes imbriquées dans les DataFrames Pandas en lignes distinctes ?
Démêler les listes imbriquées dans les dataframes Pandas : expansion des lignes
Lorsque vous travaillez avec des données dans les dataframes Pandas, vous pouvez rencontrer des colonnes contenant des listes, potentiellement s'étendant sur plusieurs valeurs. Pour faciliter l'analyse et la manipulation, il devient nécessaire de transformer ces listes en lignes distinctes. Ce processus, connu sous le nom de « formation longue » ou « expansion de ligne », permet à chaque élément de la liste d'occuper sa propre ligne.
Pour y parvenir, Pandas propose une méthode dédiée appelée .explode() , introduit dans la version 0.25. Cette méthode transforme de manière transparente la colonne contenant la liste spécifiée en une série de lignes, chaque élément devenant une ligne indépendante.
Mise en œuvre :
Pour employer le .explode(), spécifiez simplement le nom de la colonne que vous souhaitez développer. Par défaut, il créera de nouvelles lignes pour chaque élément de la colonne, tout en préservant les valeurs dans toutes les autres colonnes.
Par exemple, considérons un dataframe contenant une colonne « échantillons » avec des listes de valeurs :
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'trial_num': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 'subject': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 'samples': [list(np.random.randn(3).round(2)) for i in range(6)] } )
Application de la méthode .explode() :
df.explode('samples')
Résultats en le dataframe suivant :
subject trial_num sample 0 1 1 0.57 1 1 1 -0.83 2 1 1 1.44 3 1 2 -0.01 4 1 2 1.13 5 1 2 0.36 6 2 1 -0.08 7 2 1 -4.22 8 2 1 -2.05 9 2 2 0.72 10 2 2 0.79 11 2 2 0.53
Comme vous pouvez le constater, chaque élément de la liste a désormais sa propre ligne. Il convient de noter que, bien que la méthode déroule efficacement les listes, elle le fait pour une seule colonne à la fois.
Considérations supplémentaires :
- La La méthode .explode() gère les colonnes mixtes contenant à la fois des listes et des valeurs scalaires, garantissant que les listes vides et les valeurs NaN sont préservées de manière appropriée.
- Si une trame de données comporte plusieurs colonnes contenant une liste, vous pouvez utiliser des appels .explode() imbriqués pour les dérouler un par un.
- Si vous désirez des l'ordre des colonnes, vous pouvez réajuster manuellement l'ordre des colonnes après avoir appelé .explode().
- Réinitialisation de la l'index utilisant .reset_index(drop=True) est recommandé pour obtenir un index entier régulier.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

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