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
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
其他回答
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()
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
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
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
我有另一个好方法来解决这个问题当你有不止一列要爆炸的时候。
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]], 'C':[[1,2,3],[1,2,3]]})
print(df)
A B C
0 1 [1, 2] [1, 2, 3]
1 2 [1, 2] [1, 2, 3]
我想爆炸B和C列，首先爆炸B，第二爆炸C，然后从原来的df中去掉B和C。之后，我将在3个dfs上做一个索引连接。
explode_b = df.explode('B')['B']
explode_c = df.explode('C')['C']
df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)
df = df.join([explode_b, explode_c])
