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pandas dataframe 中的explode函數(shù)用法詳解

 更新時(shí)間:2020年05月18日 14:55:06   作者:Sinsa_SI  
這篇文章主要介紹了pandas dataframe 中的explode函數(shù)用法詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

在使用 pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中,我們常常會(huì)遇到將一行數(shù)據(jù)展開(kāi)成多行的需求,多么希望能有一個(gè)類(lèi)似于 hive sql 中的 explode 函數(shù)。

這個(gè)函數(shù)如下:

Code

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# create on 18/4/13
import pandas as pd

def dataframe_explode(dataframe, fieldname): 
 temp_fieldname = fieldname + '_made_tuple_' 
 dataframe[temp_fieldname] = dataframe[fieldname].apply(tuple)  
 list_of_dataframes = []
 for values in dataframe[temp_fieldname].unique().tolist(): 
  list_of_dataframes.append(pd.DataFrame({
   temp_fieldname: [values] * len(values), 
   fieldname: list(values), 
  }))
 dataframe = dataframe[list(set(dataframe.columns) - set([fieldname]))].merge(pd.concat(list_of_dataframes), how='left', on=temp_fieldname) 
 del dataframe[temp_fieldname]
 return dataframe

df = pd.DataFrame({'listcol':[[1,2,3],[4,5,6]], "aa": [222,333]})
df = dataframe_explode(df, "listcol")

Description

將 dataframe 按照某一指定列進(jìn)行展開(kāi),使得原來(lái)的每一行展開(kāi)成一行或多行。( 注:該列可迭代, 例如list, tuple, set)

補(bǔ)充知識(shí):Pandas列中的字典/列表拆分為單獨(dú)的列

我就廢話(huà)不多說(shuō)了,大家還是直接看代碼吧

[1] df
Station ID  Pollutants
8809   {"a": "46", "b": "3", "c": "12"}
8810   {"a": "36", "b": "5", "c": "8"}
8811   {"b": "2", "c": "7"}
8812   {"c": "11"}
8813   {"a": "82", "c": "15"}

Method 1:

step 1: convert the Pollutants column to Pandas dataframe series

df_pol_ps = data_df['Pollutants'].apply(pd.Series)

df_pol_ps:
 a b c
0 46 3 12
1 36 5 8
2 NaN 2 7
3 NaN NaN 11
4 82 NaN 15

step 2: concat columns a, b, c and drop/remove the Pollutants

df_final = pd.concat([df, df_pol_ps], axis = 1).drop('Pollutants', axis = 1)

df_final:
 StationID a b c
0 8809 46 3 12
1 8810 36 5 8
2 8811 NaN 2 7
3 8812 NaN NaN 11
4 8813 82 NaN 15

Method 2:

df_final = pd.concat([df, df['Pollutants'].apply(pd.Series)], axis = 1).drop('Pollutants', axis = 1)

df_final:
 StationID a b c
0 8809 46 3 12
1 8810 36 5 8
2 8811 NaN 2 7
3 8812 NaN NaN 11
4 8813 82 NaN 15

以上這篇pandas dataframe 中的explode函數(shù)用法詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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