如何取消 Pandas DataFrame 中列表列的嵌套？

使用 Pandas 解除列嵌套

处理包含列表列的 DataFrame 时，将这些列表“展开”为单独的行可能会很有用。

方法一：使用DataFrame.explode() (Pandas >= 0.25)

对于单列爆炸，直接使用explode()：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})

df_exploded = df.explode('B')

方法二：应用Series

df_exploded = df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'})

方法三：重复DataFrame

df_exploded = pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)})

方法4：重新索引/Loc

df_exploded = df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values))

方法 5：ChainMap

from collections import ChainMap
d = dict(ChainMap(*map(dict.fromkeys, df['B'], df['A'])))
df_exploded = pd.DataFrame(list(d.items()),columns=df.columns[::-1])

方法 6：Numpy

newvalues=np.dstack((np.repeat(df.A.values,list(map(len,df.B.values))),np.concatenate(df.B.values)))
df_exploded = pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=df.columns)

方法 7：迭代器

from itertools import cycle,chain
l=df.values.tolist()
l1=[list(zip([x[0]], cycle(x[1])) if len([x[0]]) > len(x[1]) else list(zip(cycle([x[0]]), x[1]))) for x in l]
df_exploded = pd.DataFrame(list(chain.from_iterable(l1)),columns=df.columns)

泛化到多列

到将上述方法推广到多列，请使用以下函数：

def unnesting(df, explode):
    idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
    df1 = pd.concat([
        pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
    df1.index = idx
    
    return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')

按列取消嵌套

要水平取消嵌套，请修改函数：

def unnesting(df, explode, axis):
    if axis==1:
        # Previous implementation
    else :
        df1 = pd.concat([
                         pd.DataFrame(df[x].tolist(), index=df.index).add_prefix(x) for x in explode], axis=1)
        return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')

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