Pandas DataFrames의 중첩 목록을 별도의 행으로 확장하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas DataFrames에서 중첩 목록 풀기: 행 확장

Pandas 데이터 프레임에서 데이터로 작업할 때 목록이 포함된 열이 나타날 수 있습니다. 여러 값. 분석과 조작을 용이하게 하려면 이러한 목록을 별도의 행으로 변환해야 합니다. "긴 형성" 또는 "행 확장"으로 알려진 이 프로세스를 통해 각 목록 요소가 자신의 행을 차지할 수 있습니다.

이를 달성하기 위해 Pandas는 .explode()라는 전용 메서드를 제공합니다. 버전 0.25에 도입되었습니다. 이 방법은 지정된 목록 포함 열을 일련의 행으로 원활하게 변환하며 각 요소는 독립적인 행이 됩니다.

구현:

.explode() 메서드에서 확장하려는 열 이름을 지정하기만 하면 됩니다. 기본적으로 다른 모든 열의 값은 유지하면서 열 내의 각 요소에 대해 새 행을 생성합니다.

예를 들어 값 목록이 있는 '샘플' 열이 포함된 데이터 프레임을 생각해 보세요.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    {'trial_num': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
     'subject': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
     'samples': [list(np.random.randn(3).round(2)) for i in range(6)]
    }
)

.explode() 적용 메서드:

df.explode('samples')

결과는 다음 데이터 프레임입니다.

   subject  trial_num  sample
0        1          1    0.57
1        1          1   -0.83
2        1          1    1.44
3        1          2   -0.01
4        1          2    1.13
5        1          2    0.36
6        2          1   -0.08
7        2          1   -4.22
8        2          1   -2.05
9        2          2    0.72
10       2          2    0.79
11       2          2    0.53

관찰할 수 있듯이 이제 각 목록 요소에는 자체 행이 있습니다. 이 방법은 효율적으로 목록을 펼치지만 한 번에 하나의 열에 대해 그렇게 한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

추가 고려 사항:

• .explode() 메서드는 목록과 스칼라 값이 모두 포함된 혼합 열을 처리하여 빈 목록과 NaN 값이 되도록 합니다.
• 데이터 프레임에 목록 포함 열이 여러 개 있는 경우 중첩된 .explode() 호출을 사용하여 하나씩 펼칠 수 있습니다.
• 특정 열 순서를 원하는 경우 호출 후 열 순서를 수동으로 재조정할 수 있습니다. .explode().
• 일반 정수 인덱스를 얻으려면 .reset_index(drop=True)를 사용하여 인덱스를 재설정하는 것이 좋습니다.

위 내용은 Pandas DataFrames의 중첩 목록을 별도의 행으로 확장하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!