将 Pandas 数据框字符串条目拆分（分解）到单独的行
问题：
操作 Pandas 数据框包含一列逗号分隔值，目标是拆分每个值将 CSV 字段分成单独的行，保留原始数据结构。
解决方案：
推荐的解决方案是利用 Pandas Series.explode() 或 DataFrame.explode( ) 方法，在 Pandas 0.25.0 中引入，并在 Pandas 1.3.0 中增强以支持多列爆炸。
要爆炸单个列，请使用 Series.explode():
df.explode('column_name')对于多列，请使用DataFrame.explode():
df.explode(['column1', 'column2'])
示例：
df = pd.DataFrame({
'A': [[0, 1, 2], 'foo', [], [3, 4]],
'B': 1,
'C': [['a', 'b', 'c'], np.nan, [], ['d', 'e']]
})
df.explode('A')输出：
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]
适用于多个普通列和列表列的更通用方法，考虑以下函数：
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爆炸 a 的示例类似 CSV 的列：
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')输出：
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
以上是如何将 Pandas DataFrame 中的逗号分隔值拆分为单独的行？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
