Inhaltsverzeichnis
Spalten mit Pandas aufheben
Methode 1: Verwenden von DataFrame.explode() (Pandas >= 0,25)
Methode 2: Serie anwenden
Methode 3: DataFrame wiederholen
Methode 4: Reindex/Loc
Methode 5: ChainMap
Methode 6: Numpy
Methode 7: Iteratoren
Verallgemeinerung auf mehrere Spalten
Spaltenweises Aufheben der Verschachtelung
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie entschachtele ich Listenspalten in Pandas DataFrames?

Wie entschachtele ich Listenspalten in Pandas DataFrames?

Dec 30, 2024 pm 07:21 PM

How to Unnest List Columns in Pandas DataFrames?

Spalten mit Pandas aufheben

Beim Umgang mit DataFrames, die Listenspalten enthalten, kann es nützlich sein, diese Listen in separate Zeilen zu „entfalten“.

Methode 1: Verwenden von DataFrame.explode() (Pandas >= 0,25)

Für eine einspaltige Explosion verwenden Sie explosion() direkt:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})

df_exploded = df.explode('B')
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Methode 2: Serie anwenden

df_exploded = df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'})
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Methode 3: DataFrame wiederholen

df_exploded = pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)})
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Methode 4: Reindex/Loc

df_exploded = df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values))
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Methode 5: ChainMap

from collections import ChainMap
d = dict(ChainMap(*map(dict.fromkeys, df['B'], df['A'])))
df_exploded = pd.DataFrame(list(d.items()),columns=df.columns[::-1])
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Methode 6: Numpy

newvalues=np.dstack((np.repeat(df.A.values,list(map(len,df.B.values))),np.concatenate(df.B.values)))
df_exploded = pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=df.columns)
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Methode 7: Iteratoren

from itertools import cycle,chain
l=df.values.tolist()
l1=[list(zip([x[0]], cycle(x[1])) if len([x[0]]) > len(x[1]) else list(zip(cycle([x[0]]), x[1]))) for x in l]
df_exploded = pd.DataFrame(list(chain.from_iterable(l1)),columns=df.columns)
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Verallgemeinerung auf mehrere Spalten

Um die oben genannten Methoden zu verallgemeinern Verwenden Sie für mehrere Spalten die folgende Funktion:

def unnesting(df, explode):
    idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
    df1 = pd.concat([
        pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
    df1.index = idx
    
    return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')
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Spaltenweises Aufheben der Verschachtelung

Um die Verschachtelung horizontal aufzuheben, ändern Sie die Funktion:

def unnesting(df, explode, axis):
    if axis==1:
        # Previous implementation
    else :
        df1 = pd.concat([
                         pd.DataFrame(df[x].tolist(), index=df.index).add_prefix(x) for x in explode], axis=1)
        return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')
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