我有以下数据帧，其中一列是一个对象(列表类型单元格):
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
输出:
A B
0 1 [1, 2]
1 2 [1, 2]
我的期望输出是:
A B
0 1 1
1 1 2
3 2 1
4 2 2
我该怎么做才能做到这一点呢?
相关的问题
Pandas列的列表，为每个列表元素创建一行
很好的问题和答案，但只处理一个列与列表(在我的回答自定义函数将工作于多个列，也接受的答案是使用最耗时的应用，这是不建议的，检查更多信息当我(不)想要使用熊猫应用()在我的代码?)
当前回答
下面是一个简单的水平爆炸函数，基于@BEN_YO的答案。
import typing
import pandas as pd
def horizontal_explode(df: pd.DataFrame, col_name: str, new_columns: typing.Union[list, None]=None) -> pd.DataFrame:
t = pd.DataFrame(df[col_name].tolist(), columns=new_columns, index=df.index)
return pd.concat([df, t], axis=1)
运行示例:
items = [
["1", ["a", "b", "c"]],
["2", ["d", "e", "f"]]
]
df = pd.DataFrame(items, columns = ["col1", "col2"])
print(df)
t = horizontal_explode(df=df, col_name="col2")
del t["col2"]
print(t)
t = horizontal_explode(df=df, col_name="col2", new_columns=["new_col1", "new_col2", "new_col3"])
del t["col2"]
print(t)
这是相关的输出:
col1 col2
0 1 [a, b, c]
1 2 [d, e, f]
col1 0 1 2
0 1 a b c
1 2 d e f
col1 new_col1 new_col2 new_col3
0 1 a b c
1 2 d e f
其他回答
因为通常子列表的长度是不同的，join/merge的计算成本要高得多。我对不同长度的子列表和更多正常列重新测试了该方法。
MultiIndex也应该是一种更简单的编写方法，并且具有与numpy方法几乎相同的性能。
令人惊讶的是，在我的实现理解方式有最好的表现。
def stack(df):
return df.set_index(['A', 'C']).B.apply(pd.Series).stack()
def comprehension(df):
return pd.DataFrame([x + [z] for x, y in zip(df[['A', 'C']].values.tolist(), df.B) for z in y])
def multiindex(df):
return pd.DataFrame(np.concatenate(df.B.values), index=df.set_index(['A', 'C']).index.repeat(df.B.str.len()))
def array(df):
return pd.DataFrame(
np.column_stack((
np.repeat(df[['A', 'C']].values, df.B.str.len(), axis=0),
np.concatenate(df.B.values)
))
)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from timeit import timeit
res = pd.DataFrame(
index=[
'stack',
'comprehension',
'multiindex',
'array',
],
columns=[1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 50000],
dtype=float
)
for f in res.index:
for c in res.columns:
df = pd.DataFrame({'A': list('abc'), 'C': list('def'), 'B': [['g', 'h', 'i'], ['j', 'k'], ['l']]})
df = pd.concat([df] * c)
stmt = '{}(df)'.format(f)
setp = 'from __main__ import df, {}'.format(f)
res.at[f, c] = timeit(stmt, setp, number=20)
ax = res.div(res.min()).T.plot(loglog=True)
ax.set_xlabel("N")
ax.set_ylabel("time (relative)")
性能
每种方法的相对时间
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
pd.concat([df['A'], pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())], axis = 1)\
.melt(id_vars = 'A', value_name = 'B')\
.dropna()\
.drop('variable', axis = 1)
A B
0 1 1
1 2 1
2 1 2
3 2 2
对我想到的这个方法有什么意见吗?或者同时做concat和melt被认为太“昂贵”?
在我的例子中，有多个列要爆炸，并且需要取消嵌套的数组有变量长度。
我最终应用了新的熊猫0.25爆炸功能两次，然后删除生成的副本，它的工作!
df = df.explode('A')
df = df.explode('B')
df = df.drop_duplicates()
# Here's the answer to the related question in:
# https://stackoverflow.com/q/56708671/11426125
# initial dataframe
df12=pd.DataFrame({'Date':['2007-12-03','2008-09-07'],'names':
[['Peter','Alex'],['Donald','Stan']]})
# convert dataframe to array for indexing list values (names)
a = np.array(df12.values)
# create a new, dataframe with dimensions for unnested
b = np.ndarray(shape = (4,2))
df2 = pd.DataFrame(b, columns = ["Date", "names"], dtype = str)
# implement loops to assign date/name values as required
i = range(len(a[0]))
j = range(len(a[0]))
for x in i:
for y in j:
df2.iat[2*x+y, 0] = a[x][0]
df2.iat[2*x+y, 1] = a[x][1][y]
# set Date column as Index
df2.Date=pd.to_datetime(df2.Date)
df2.index=df2.Date
df2.drop('Date',axis=1,inplace =True)
在pandas 0.25中，由于增加了explosion()方法，爆炸一个类似列表的列被大大简化了:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
df.explode('B')
Out:
A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2
