將Pandas 數據框字符串條目拆分（分解）到單獨的行
問題：
操作Pandas 資料框包含一列逗號分隔值，目標是拆分每個值將CSV欄位分成單獨的行，保留原始資料結構。
解決方案：
推薦的解決方案是利用Pandas Series.explode() 或DataFrame.explode( ) 方法，在Pandas 0.25.0 中引入，並在Pandas 1.3.0 中增強以支援多列爆炸。
要爆炸單一列，請使用Series.explode():
df.explode('column_name')對於多列，請使用DataFrame.explode():
df.explode(['column1', 'column2'])
範例：
df = pd.DataFrame({
'A': [[0, 1, 2], 'foo', [], [3, 4]],
'B': 1,
'C': [['a', 'b', 'c'], np.nan, [], ['d', 'e']]
})
df.explode('A')輸出：
A B C 0 0 1 [a, b, c] 0 1 1 [a, b, c] 0 2 1 [a, b, c] 1 foo 1 NaN 2 NaN 1 [] 3 3 1 [d, e] 3 4 1 [d, e]
適用於多個普通列和列表列的更通用方法，考慮以下函數：
def explode(df, lst_cols, fill_value='', preserve_index=False):
# Ensure `lst_cols` is list-alike
if lst_cols and not isinstance(lst_cols, (list, tuple, np.ndarray, pd.Series)):
lst_cols = [lst_cols]
# Calculate lengths of lists
lens = df[lst_cols[0]].str.len()
# Preserve original index values
idx = np.repeat(df.index.values, lens)
# Create an "exploded" DataFrame
res = (pd.DataFrame({
col:np.repeat(df[col].values, lens)
for col in df.columns.difference(lst_cols)
},
index=idx)
.assign(**{col:np.concatenate(df.loc[lens>0, col].values)
for col in lst_cols}))
# Append rows with empty lists
if (lens == 0).any():
res = (res.append(df.loc[lens==0, df.columns.difference(lst_cols)], sort=False)
.fillna(fill_value))
# Revert to original index order and reset if requested
res = res.sort_index()
if not preserve_index:
res = res.reset_index(drop=True)
return res霹靂a 的範例類似 CSV 的欄位：
df = pd.DataFrame({
'var1': 'a,b,c d,e,f,x,y'.split(),
'var2': [1, 2]
})
explode(df.assign(var1=df.var1.str.split(',')), 'var1')輸出：
var1 var2 0 a 1 1 b 1 2 c 1 3 d 2 4 e 2 5 f 2 6 x 2 7 y 2
以上是如何將 Pandas DataFrame 中的逗號分隔值拆分為單獨的行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
