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
我的5美分:
df[['B', 'B2']] = pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())
df[['A', 'B']].append(df[['A', 'B2']].rename(columns={'B2': 'B'}),
ignore_index=True)
还有5个
df[['B1', 'B2']] = pd.DataFrame([*df['B']]) # if values.tolist() is too boring
(pd.wide_to_long(df.drop('B', 1), 'B', 'A', '')
.reset_index(level=1, drop=True)
.reset_index())
两者的结果是一样的
A B
0 1 1
1 2 1
2 1 2
3 2 2
其他回答
有些东西不太推荐(至少在这种情况下有用):
df=pd.concat([df]*2).sort_index()
it=iter(df['B'].tolist()[0]+df['B'].tolist()[0])
df['B']=df['B'].apply(lambda x:next(it))
Concat + sort_index + iter + apply + next。
Now:
print(df)
Is:
A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2
如果关心索引:
df=df.reset_index(drop=True)
Now:
print(df)
Is:
A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2
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
我的5美分:
df[['B', 'B2']] = pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())
df[['A', 'B']].append(df[['A', 'B2']].rename(columns={'B2': 'B'}),
ignore_index=True)
还有5个
df[['B1', 'B2']] = pd.DataFrame([*df['B']]) # if values.tolist() is too boring
(pd.wide_to_long(df.drop('B', 1), 'B', 'A', '')
.reset_index(level=1, drop=True)
.reset_index())
两者的结果是一样的
A B
0 1 1
1 2 1
2 1 2
3 2 2
