将 Pandas 数据框中的单元格拆分为多行
Pandas 提供了全面的数据操作工具,包括拆分包含多个逗号分隔值的单元格的功能分成多行。在本指南中,我们将根据 pandas 的版本探索使用两种不同方法来实现此目的。
pandas >= 0.25
对于 pandas 0.25 及更高版本,您可以使用组合apply、str.split 和 Series.explode 来实现所需的结果。代码片段如下:
<code class="python">(df.set_index(['order_id', 'order_date']) .apply(lambda x: x.str.split(',').explode()) .reset_index()) </code>
说明:
- set_index(['order_id', 'order_date']): 设置 order_id 和 order_date 列作为在后续操作中保留它们的索引。
- apply(lambda x: x.str.split(',').explode()):对每一行应用 lambda 函数。它将逗号分隔符上的单元格值(package 和 package_code)拆分,并将结果列表分解为多行。
- reset_index():重置索引以创建一个新的 DataFrame,并将分解的值作为单独的行。
pandas
对于 pandas 0.24 及以下版本,需要更复杂的方法,涉及 stack、unstack 和 str.split:
<code class="python">(df.set_index(['order_date', 'order_id']) .stack() .str.split(',', expand=True) .stack() .unstack(-2) .reset_index(-1, drop=True) .reset_index() )</code>
说明:
- 与之前的方法类似,set_index 将 order_date 和 order_id 设置为索引。
- stack() 折叠行并将它们堆叠为一个单列。
- str.split(',', Expand=True) 根据逗号分隔符将组合值拆分为多列。
- stack() 将列堆叠起来以创建单个列再次列。
- unstack(-2) 在倒数第二个级别取消堆叠 DataFrame 以创建包含拆分值的行。
- reset_index(-1, drop=True) 删除额外的级别
- reset_index() 添加一个新索引来创建一个新的 DataFrame。
两种方法都会返回一个新的 DataFrame,其中分解的值作为单独的行,如下所示您提供的所需输出。
以上是如何在 Pandas DataFrame 中将逗号分隔的单元格拆分为多行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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