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如何將Dataframe單元格內(nèi)的列表分解為不同的行

Python

梵蒂岡之花 2019-08-03 03:03:47

如何將Dataframe單元格內(nèi)的列表分解為不同的行我想把包含一個(gè)列表的熊貓單元格變成每個(gè)值的行。所以，拿著這個(gè)：如果我想在nearest_neighbors列，以便每個(gè)值都是每個(gè)值中的一行。opponent索引，我該怎么做呢？有熊貓的方法是為了這樣的操作嗎？

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3 回答

慕碼人2483693

TA貢獻(xiàn)1860條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

在下面的代碼中，我首先重置索引以使行迭代更容易。

我創(chuàng)建了一個(gè)列表，其中外部列表的每個(gè)元素都是目標(biāo)DataFrame的一行，內(nèi)部列表的每個(gè)元素都是其中的一個(gè)列。這個(gè)嵌套列表最終將被連接起來，以創(chuàng)建所需的DataFrame。

我用的是lambda函數(shù)與列表迭代一起創(chuàng)建每個(gè)元素的行。nearest_neighbors與相關(guān)name和opponent.

最后，我從這個(gè)列表中創(chuàng)建了一個(gè)新的DataFrame(使用原始列名并將索引設(shè)置為name和opponent).

df = (pd.DataFrame({'name': ['A.J. Price'] * 3, 
                    'opponent': ['76ers', 'blazers', 'bobcats'], 
                    'nearest_neighbors': [['Zach LaVine', 'Jeremy Lin', 'Nate Robinson', 'Isaia']] * 3})
      .set_index(['name', 'opponent']))>>> df
                                                    nearest_neighbors
name       opponent                                                  
A.J. Price 76ers     [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
           blazers   [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
           bobcats   [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]df.reset_index(inplace=True)rows = []_ = df.apply(lambda row: [rows.append([row['name'], row['opponent'], nn]) 
                         for nn in row.nearest_neighbors], axis=1)df_new = pd.DataFrame(rows, columns=df.columns).set_index(['name', 'opponent'])>>> df_new
                    nearest_neighbors
name       opponent                  
A.J. Price 76ers          Zach LaVine
           76ers           Jeremy Lin
           76ers        Nate Robinson
           76ers                Isaia
           blazers        Zach LaVine
           blazers         Jeremy Lin
           blazers      Nate Robinson
           blazers              Isaia
           bobcats        Zach LaVine
           bobcats         Jeremy Lin
           bobcats      Nate Robinson
           bobcats              Isaia

另一種方法如下：

>>> (pd.melt(df.nearest_neighbors.apply(pd.Series).reset_index(), 
             id_vars=['name', 'opponent'],
             value_name='nearest_neighbors')
     .set_index(['name', 'opponent'])
     .drop('variable', axis=1)
     .dropna()
     .sort_index()
     )

反對(duì) 回復(fù) 2019-08-05