如何在 Pandas 中将日期列和相关列一起取消嵌套?
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【中文标题】如何在 Pandas 中将日期列和相关列一起取消嵌套?【英文标题】:How to unnest a date column and a related column together in Pandas? 【发布时间】:2021-10-14 18:02:40 【问题描述】:我有一个包含两列的数据框,我想一起爆炸/取消嵌套。一个包含日期,另一个包含与日期相关的信息。
这是最初的 df 的样子:
data = [
["ABC", 2002, ["AB", "AB", "EF"], ["2002-05-06", "2002-05-07", "2002-05-12"]],
["DEF", 2002, [["CD", "EF"]], ["2002-06-12", "2002-06-13"]],
["GHI", 2002, [["JK"]], ["2002-03-02"]],
["JKL", 2002, [[]], ["2002-03-02"]],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=["ID", "year", "list", "date_list"])
df
我想要它喜欢的是,日期变量和相关列表元素被解包在一起:
data = [
["ABC", 2002, ["AB"], ["2002-05-06"]],
["ABC", 2002, ["AB"], ["2002-05-07"]],
["ABC", 2002, ["EF"], ["2002-05-12"]],
["DEF", 2002, ["CD"], ["2002-06-12"]],
["DEF", 2002, ["EF"], ["2002-06-13"]],
["GHI", 2002, [["JK"]], ["2002-03-02"]],
["JKL", 2002, [[]], ["2002-03-02"]],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=["ID", "year", "list", "date_list"])
df
我曾尝试单独和单独地爆炸 list
和 date_list
列,但我不知道有一种方法可以将它们以有序的方式解除嵌套。有人知道怎么做吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:如果我理解正确的话:
extracted = df['list'].explode().to_frame().reset_index(drop=True).join(df['date_list'].explode().reset_index())
df = df[['ID', 'year']].merge(extracted[['list', 'date_list', 'index']], left_index=True, right_on='index').drop(columns=['index'])
输出:
ID year list date_list
0 ABC 2002 AB 2002-05-06
1 ABC 2002 AB 2002-05-07
2 ABC 2002 EF 2002-05-12
3 DEF 2002 CD 2002-06-12
4 DEF 2002 EF 2002-06-13
5 GHI 2002 JK 2002-03-02
6 JKL 2002 NaN 2002-03-02
【讨论】:
我用图片更新了问题,以显示输出数据集的所需格式。希望这能解决问题! 检查编辑后的答案。以上是关于如何在 Pandas 中将日期列和相关列一起取消嵌套?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pandas将dataframe中日期字符串数据列和时间字符串数据列合并成完整时间字符串并使用to_datetime将字符串格式转化为时间格式