如何在熊猫中做“横向视图爆炸()”[重复]

Posted

技术标签:

【中文标题】如何在熊猫中做“横向视图爆炸()”[重复]【英文标题】:How to do 'lateral view explode()' in pandas [duplicate] 【发布时间】:2016-11-20 14:14:27 【问题描述】:

我想这样做:

# input:
        A   B
0  [1, 2]  10
1  [5, 6] -20
# output:
   A   B
0  1  10
1  2  10
2  5 -20
3  6 -20

每一列A的值都是一个列表

df = pd.DataFrame('A':[[1,2],[5,6]],'B':[10,-20])
df = pd.DataFrame([[item]+list(df.loc[line,'B':]) for line in df.index for item in df.loc[line,'A']],
                  columns=df.columns)

上面的代码可以运行,但是速度很慢

有什么巧妙的方法吗?

谢谢

【问题讨论】:

参考:***.com/questions/32468402/… 最近的熊猫使用DataFrame.explode df = pd.DataFrame('A':[[1,2],[5,6]],'B':[10,-2​​0] ) df.explode('A') 【参考方案1】:

方法一(OP)

pd.DataFrame([[item]+list(df.loc[line,'B':]) for line in df.index for item in df.loc[line,'A']],
             columns=df.columns)

方法 2 (pir)

df1 = df.A.apply(pd.Series).stack().rename('A')
df2 = df1.to_frame().reset_index(1, drop=True)
df2.join(df.B).reset_index(drop=True)

方法 3 (pir)

A = np.asarray(df.A.values.tolist())
B = np.stack([df.B for _ in xrange(A.shape[1])]).T
P = np.stack([A, B])
pd.Panel(P, items=['A', 'B']).to_frame().reset_index(drop=True)

感谢@user113531 参考亚历山大的回答。我必须修改它才能工作。

方法 4 (@Alexander) LINKED ANSWER

(如果有帮助,请关注链接并投票)

rows = []
for i, row in df.iterrows():
    for a in row.A:
        rows.append([a, row.B])

pd.DataFrame(rows, columns=df.columns)

时间

方法 4(Alexander 的)最好,其次是 方法 3

【讨论】:

以上是关于如何在熊猫中做“横向视图爆炸()”[重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何在熊猫中做这样的计算任务?

python 如何在熊猫中做条件语句(CASE WHEN)

如何在 Laravel 中做 OR [重复]

如何在熊猫中获得 False 的计数 [重复]

如何在熊猫数据框中找到重复项? [复制]

如何在带有熊猫的列数据框前面添加值[重复]