将 Pandas DataFrame 中的单元格拆分为多行
在此场景中,您有一个包含订单数据的 DataFrame,其中每个订单都有多个存储为逗号分隔的包package 和 package_code 列中的字符串。目标是拆分这些包裹,并为每个包裹创建一个新行,其中包含相应的订单详细信息。
假设所有可拆分列具有相同数量的逗号分隔项目,您可以使用以下步骤来实现所需的输出:
<code class="python">import pandas as pd # Create the sample DataFrame df = pd.DataFrame({"order_id": [1, 3, 7], "order_date": ["20/5/2018", "22/5/2018", "23/5/2018"], "package": ["p1,p2,p3", "p4", "p5,p6"], "package_code": ["#111,#222,#333", "#444", "#555,#666"]}) # Use pandas functions to split and explode the columns result_df = (df.set_index(['order_id', 'order_date']) .apply(lambda x: x.str.split(',').explode()) .reset_index()) # Display the output DataFrame print(result_df)</code>
这段代码首先将不被触及的列设置为索引。然后,它迭代每一列,用逗号分隔值,并将它们分解为自己的行。最后,重置索引以获得所需的格式。
输出 DataFrame 将为每个包提供单独的行,包括其订单详细信息。
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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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