検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPandas DataFrame のネストされたリストを別の行に展開するにはどうすればよいですか?

How Can I Expand Nested Lists in Pandas DataFrames into Separate Rows?

Pandas DataFrames のネストされたリストの解明: 行拡張

Pandas データフレームでデータを操作するとき、リストを含む列が発生する可能性があります。複数の値。分析と操作を容易にするために、これらのリストを個別の行に変換する必要があります。 「ロングフォーミング」または「行拡張」として知られるこのプロセスにより、各リスト要素が独自の行を占有することができます。

これを実現するために、Pandas は .explode() と呼ばれる専用のメソッドを提供します。 、バージョン 0.25 で導入されました。このメソッドは、指定されたリストを含む列を一連の行にシームレスに変換し、各要素が独立した行になります。

実装:

を使用するには.explode() メソッドでは、展開したい列名を指定するだけです。デフォルトでは、他のすべての列の値を保持しながら、列内の各要素に新しい行を作成します。

たとえば、値のリストを含む「samples」列を含むデータフレームを考えてみましょう。

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)]
    }
)

.explode() を適用するmethod:

df.explode('samples')

結果は次のデータフレームになります:

   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

ご覧のとおり、各リスト要素には独自の行が含まれています。このメソッドはリストを効率的に展開しますが、一度に 1 つの列に対して展開することに注意してください。

追加の考慮事項:

  • .explode() メソッドは、リストとスカラー値の両方を含む混合列を処理し、空のリストと NaN が確実に含まれるようにします。値は適切に保持されます。
  • データフレームにリストを含む列が複数ある場合は、ネストされた .explode() 呼び出しを使用して、列を 1 つずつ展開できます。
  • If特定の列の順序を指定したい場合は、呼び出し後に手動で列の順序を再調整できます。 .explode().
  • 通常の整数インデックスを取得するには、.reset_index(drop=True) を使用してインデックスをリセットすることをお勧めします。

以上がPandas DataFrame のネストされたリストを別の行に展開するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
numpyを使用してマルチディメンシャルアレイをどのように作成しますか?numpyを使用してマルチディメンシャルアレイをどのように作成しますか?Apr 29, 2025 am 12:27 AM

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

Numpyアレイの「ブロードキャスト」の概念を説明します。Numpyアレイの「ブロードキャスト」の概念を説明します。Apr 29, 2025 am 12:23 AM

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

データストレージ用のリスト、array.array、およびnumpy配列を選択する方法を説明します。データストレージ用のリスト、array.array、およびnumpy配列を選択する方法を説明します。Apr 29, 2025 am 12:20 AM

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

Pythonリストを使用することが配列を使用するよりも適切であるシナリオの例を挙げてください。Pythonリストを使用することが配列を使用するよりも適切であるシナリオの例を挙げてください。Apr 29, 2025 am 12:17 AM

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

Pythonアレイ内の要素にどのようにアクセスしますか?Pythonアレイ内の要素にどのようにアクセスしますか?Apr 29, 2025 am 12:11 AM

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

Pythonでタプルの理解が可能ですか?はいの場合、どうしてそうでない場合は?Pythonでタプルの理解が可能ですか?はいの場合、どうしてそうでない場合は?Apr 28, 2025 pm 04:34 PM

記事では、構文のあいまいさのためにPythonにおけるタプル理解の不可能性について説明します。 Tupple式を使用してTuple()を使用するなどの代替は、Tuppleを効率的に作成するためにお勧めします。(159文字)

Pythonのモジュールとパッケージとは何ですか?Pythonのモジュールとパッケージとは何ですか?Apr 28, 2025 pm 04:33 PM

この記事では、Pythonのモジュールとパッケージ、その違い、および使用について説明しています。モジュールは単一のファイルであり、パッケージは__init__.pyファイルを備えたディレクトリであり、関連するモジュールを階層的に整理します。

PythonのDocstringとは何ですか?PythonのDocstringとは何ですか?Apr 28, 2025 pm 04:30 PM

記事では、PythonのDocstrings、それらの使用、および利点について説明します。主な問題:コードのドキュメントとアクセシビリティに関するドキュストリングの重要性。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

便利なJavaScript開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター