如何将 Pandas DataFrame 中的嵌套列表扩展为单独的行？

解开 Pandas DataFrame 中的嵌套列表：行扩展

在 Pandas DataFrame 中处理数据时，您可能会遇到包含列表的列，这些列可能跨越多个值。为了便于分析和操作，有必要将这些列表转换为单独的行。这个过程被称为“长形成”或“行扩展”，允许每个列表元素占据自己的行。

为了实现这一点，Pandas 提供了一个名为 .explode() 的专用方法，0.25版本中引入。此方法将指定的包含列表的列无缝转换为一系列行，每个元素成为一个独立的行。

实现：

使用 .explode() 方法，只需指定要展开的列名称即可。默认情况下，它将为列中的每个元素创建新行，同时保留所有其他列中的值。

例如，考虑一个包含“样本”列和值列表的数据框：

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)]
    }
)

应用 .explode()方法：

df.explode('samples')

产生以下数据帧：

   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

正如您所观察到的，每个列表元素现在都有自己的行。值得注意的是，虽然该方法有效地展开列表，但它一次只针对单个列进行展开。

其他注意事项：

• .explode() 方法处理包含列表和标量值的混合列，确保空列表和 NaN 值
• 如果数据框有多个包含列表的列，您可以使用嵌套的 .explode() 调用将它们一一展开。
• 如果您如果需要特定的列顺序，可以在调用后手动重新调整列顺序.explode().
• 建议使用 .reset_index(drop=True) 重置索引以获得常规整数索引。

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