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如何在 Pandas DataFrame 中將逗號分隔的儲存格拆分為多行?

Mary-Kate Olsen
發布: 2024-11-03 05:05:03
原創
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How can I split a comma-separated cell into multiple rows in a Pandas DataFrame?

將Pandas 資料框中的儲存格分割為多行

Pandas 提供了全面的資料操作工具,包括分割包含多個逗號分隔值的單元格的功能分成多行。在本指南中,我們將根據 pandas 的版本探索使用兩種不同方法來實現此目的。

pandas >= 0.25

對於 pandas 0.25 及更高版本,您可以使用組合apply、str.split 和 Series.explode 來實現所需的結果。程式碼片段如下:

<code class="python">(df.set_index(['order_id', 'order_date'])
   .apply(lambda x: x.str.split(',').explode())
   .reset_index())                                                   </code>
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說明:

  1. set_index(['order_id', 'order_date']): order_id 和order_date 欄位作為在_date 欄位作為在後續操作中保留它們的索引。
  2. apply(lambda x: x.str.split(',').explode()):對每一行應用 lambda 函數。它將逗號分隔符號上的儲存格值(package 和 package_code)拆分,並將結果清單分解為多行。
  3. reset_index():重設索引以建立一個新的 DataFrame,並將分解的值作為單獨的行。

pandas

對於 pandas 0.24 及以下版本,需要更複雜的方法,涉及 stack、unstack 和 str.split:

<code class="python">(df.set_index(['order_date', 'order_id'])
   .stack()
   .str.split(',', expand=True)
   .stack()
   .unstack(-2)
   .reset_index(-1, drop=True)
   .reset_index()
)</code>
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說明:

  1. 與先前的方法類似,set_index 將 order_date 和 order_id 設定為索引。
  2. stack() 折疊行並將它們堆疊為單列。
  3. str.split(',', Expand=True) 根據逗號分隔符號將組合值分割為多列。
  4. stack() 將列堆疊起來以建立單一列再次列。
  5. unstack(-2) 在倒數第二個層級取消堆疊 DataFrame 以建立包含拆分值的行。
  6. reset_index(-1, drop=True) 刪除額外的層級
  7. reset_index() 新增一個索引來建立一個新的 DataFrame。

兩種方法都會傳回一個新的 DataFrame,其中分解的值作為單獨的行,如下所示您提供的所需輸出。

以上是如何在 Pandas DataFrame 中將逗號分隔的儲存格拆分為多行?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

來源:php.cn
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