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
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
其他回答
demo = {'set1':{'t1':[1,2,3],'t2':[4,5,6],'t3':[7,8,9]}, 'set2':{'t1':[1,2,3],'t2':[4,5,6],'t3':[7,8,9]}, 'set3': {'t1':[1,2,3],'t2':[4,5,6],'t3':[7,8,9]}}
df = pd.DataFrame.from_dict(demo, orient='index')
print(df.head())
my_list=[]
df2=pd.DataFrame(columns=['set','t1','t2','t3'])
for key,item in df.iterrows():
t1=item.t1
t2=item.t2
t3=item.t3
mat1=np.matrix([t1,t2,t3])
row1=[key,mat1[0,0],mat1[0,1],mat1[0,2]]
df2.loc[len(df2)]=row1
row2=[key,mat1[1,0],mat1[1,1],mat1[1,2]]
df2.loc[len(df2)]=row2
row3=[key,mat1[2,0],mat1[2,1],mat1[2,2]]
df2.loc[len(df2)]=row3
print(df2)
set t1 t2 t3
0 set1 1 2 3
1 set1 4 5 6
2 set1 7 8 9
3 set2 1 2 3
4 set2 4 5 6
5 set2 7 8 9
6 set3 1 2 3
7 set3 4 5 6
8 set3 7 8 9
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
out = pd.concat([df.loc[:,'A'],(df.B.apply(pd.Series))], axis=1, sort=False)
out = out.set_index('A').stack().droplevel(level=1).reset_index().rename(columns={0:"B"})
A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2
如果您不希望创建中间对象，可以将其实现为一行
我把这个问题推广了一下，以便适用于更多的专栏。
我的解决方案的总结:
In[74]: df
Out[74]:
A B C columnD
0 A1 B1 [C1.1, C1.2] D1
1 A2 B2 [C2.1, C2.2] [D2.1, D2.2, D2.3]
2 A3 B3 C3 [D3.1, D3.2]
In[75]: dfListExplode(df,['C','columnD'])
Out[75]:
A B C columnD
0 A1 B1 C1.1 D1
1 A1 B1 C1.2 D1
2 A2 B2 C2.1 D2.1
3 A2 B2 C2.1 D2.2
4 A2 B2 C2.1 D2.3
5 A2 B2 C2.2 D2.1
6 A2 B2 C2.2 D2.2
7 A2 B2 C2.2 D2.3
8 A3 B3 C3 D3.1
9 A3 B3 C3 D3.2
完整的例子:
实际的爆炸由3行组成。剩下的是化妆品(多列爆炸，处理字符串而不是爆炸列中的列表，……)。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame( {'A': ['A1','A2','A3'],
'B': ['B1','B2','B3'],
'C': [ ['C1.1','C1.2'],['C2.1','C2.2'],'C3'],
'columnD': [ 'D1',['D2.1','D2.2', 'D2.3'],['D3.1','D3.2']],
})
print('df',df, sep='\n')
def dfListExplode(df, explodeKeys):
if not isinstance(explodeKeys, list):
explodeKeys=[explodeKeys]
# recursive handling of explodeKeys
if len(explodeKeys)==0:
return df
elif len(explodeKeys)==1:
explodeKey=explodeKeys[0]
else:
return dfListExplode( dfListExplode(df, explodeKeys[:1]), explodeKeys[1:])
# perform explosion/unnesting for key: explodeKey
dfPrep=df[explodeKey].apply(lambda x: x if isinstance(x,list) else [x]) #casts all elements to a list
dfIndExpl=pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in zip(dfPrep.index,dfPrep.values) for z in y ], columns=['explodedIndex',explodeKey])
dfMerged=dfIndExpl.merge(df.drop(explodeKey, axis=1), left_on='explodedIndex', right_index=True)
dfReind=dfMerged.reindex(columns=list(df))
return dfReind
dfExpl=dfListExplode(df,['C','columnD'])
print('dfExpl',dfExpl, sep='\n')
感谢文友本的回答
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
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()
