Bagaimana untuk Meletupkan (Memisahkan) Entri Rentetan DataFrame Pandas ke Baris Berasingan?

Meletup (Pecah) Entri Rentetan Bingkai Data Panda ke Baris Berasingan

Dalam Panda, keperluan biasa ialah membahagikan nilai yang dipisahkan koma dalam lajur rentetan teks dan buat baris baharu untuk setiap entri. Ini boleh dicapai melalui pelbagai kaedah.

Menggunakan Series.explode() atau DataFrame.explode()

Untuk Pandas versi 0.25.0 dan ke atas, Siri. kaedah explode() dan DataFrame.explode() menyediakan cara yang mudah untuk meletup seperti CSV lajur:

Untuk lajur tunggal:

df.explode('column_name')

Untuk berbilang lajur:

df.explode(['column1', 'column2'])  # Pandas 1.3.0+

Generik Fungsi Vektor

Pendekatan vektor yang lebih serba boleh yang berfungsi untuk kedua-dua perkara biasa dan lajur senarai disediakan di bawah:

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

Aplikasi

Lajur CSV:

df['var1'] = df['var1'].str.split(',')

Lajur Berbilang Senarai:

explode(df, ['num', 'text'], fill_value='')

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Meletupkan (Memisahkan) Entri Rentetan DataFrame Pandas ke Baris Berasingan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!