在 Dataframe 中为列表解压缩 2 列以获取其对应的行值 [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】在 Dataframe 中为列表解压缩 2 列以获取其对应的行值 [重复]

【英文标题】：Unpack 2 columns for list in Dataframe to get its corresponding values to rows [duplicate]

【发布时间】：2021-10-08 03:38:11

【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框示例。

data = 'Participant':['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Total Entry':[2, 3, 1, 3],
    'Time':[['2021-07-12', '2021-07-16'],['2021-07-21','2021-07-22','2021-07-24'],['2021-06-20'],['2021-07-26','2021-07-29','2021-08-01']],
    'Values':[['Negative','Negative'],['Positive','Positive','Negative'],['Negative'],['Negative','Positive','Negative']]

df_test= pd.DataFrame(data)
df_test

我想解压缩 2 列的相应值并将其附加到相应的行。最终得到的结果如下所示。

我尝试使用 pop、unstack 和 Series 函数，但它不起作用。任何帮助是极大的赞赏。 谢谢。

【参考方案1】：

试试：

df_test.explode(['Time', 'Values'])

【讨论】：

我收到一个给定的值错误：“ValueError: column must be a scalar”

先单独尝试df_test = df_test.explode('Time')再df_test = df_test.explode('Values')

它不能很好地工作，因为它提供了 'Time' 和 'Values' 的所有组合，从而导致更大的 23 行数据框。我只需要 9 行的对应值。

想通了。 df_test.set_index(['Participant','Total Entry']).apply(pd.Series.explode).reset_index() 工作。