一尘不染

Pyhon-将pandas数据帧字符串项拆分(分解)为单独的行

python

有一个pandas dataframe文本字符串的一列包含逗号分隔的值。我想拆分每个CSV字段,并为每个条目创建一个新行(假设CSV干净并且只需要在','上拆分)。例如,a应变为b

In [7]: a
Out[7]: 
    var1  var2
0  a,b,c     1
1  d,e,f     2

In [8]: b
Out[8]: 
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

到目前为止,我已经尝试了各种简单的函数,但是.apply当该方法用于轴上时,该方法似乎只接受一行作为返回值,因此我无法.transform工作。我们欢迎所有的建议!

示例数据:

from pandas import DataFrame
import numpy as np
a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
b = DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
               {'var1': 'b', 'var2': 1},
               {'var1': 'c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd', 'var2': 2},
               {'var1': 'e', 'var2': 2},
               {'var1': 'f', 'var2': 2}])

我知道这行不通,因为我们通过numpy丢失了DataFrame元数据,但是它应该使你了解我尝试做的事情:

def fun(row):
    letters = row['var1']
    letters = letters.split(',')
    out = np.array([row] * len(letters))
    out['var1'] = letters
a['idx'] = range(a.shape[0])
z = a.groupby('idx')
z.transform(fun)

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2020-02-07

共1个答案

一尘不染

这样怎么样:

In [55]: pd.concat([Series(row['var2'], row['var1'].split(','))              
                    for _, row in a.iterrows()]).reset_index()
Out[55]: 
  index  0
0     a  1
1     b  1
2     c  1
3     d  2
4     e  2
5     f  2

然后,你只需要重命名列

2020-02-07