Comment dissocier efficacement plusieurs colonnes de liste dans un DataFrame Pandas ?

Comment dissocier (exploser) plusieurs colonnes de liste dans un DataFrame pandas de manière efficace

Problème : explosion de colonnes de liste imbriquées dans de grands ensembles de données

Lorsqu'il s'agit de pandas DataFrames, il est parfois nécessaire de « désemboîter » ou « exploser » les colonnes qui contiennent des listes en plusieurs lignes. Cependant, cela peut être une opération coûteuse en termes de calcul, en particulier pour les grands ensembles de données.

Solution : Utiliser pandas >= 1.3

Pour les versions 1.3 et supérieures de pandas, il existe une fonction intégrée appelée DataFrame.explode qui vous permet de dissocier plusieurs colonnes simultanément. Cette fonction nécessite que toutes les colonnes de la liste aient la même longueur. Pour l'utiliser :

df.explode(['B', 'C', 'D', 'E']).reset_index(drop=True)

Solution pour les pandas < 1.3

Pour les anciennes versions de pandas, une approche légèrement plus complexe est requise :

1. Définissez l'index du DataFrame pour qu'il soit les colonnes qui ne doivent pas être éclatées.
2. Appliquez Series.explode à chaque colonne à exploser.
3. Réinitialisez l'index pour obtenir le DataFrame non imbriqué.

df.set_index(['A']).apply(pd.Series.explode).reset_index()

Considérations d'efficacité

Les deux méthodes fournir des solutions efficaces, set_index et explosive étant légèrement plus rapides que DataFrame.explode. Le tableau suivant montre la comparaison des performances :

Method	Time (seconds)
DataFrame.explode	0.00259
Set index and explode	0.00127
Stacking approach	0.120

Remarque sur la question en double

Bien que cette question ait été initialement marquée comme un doublon, elle souligne spécifiquement la nécessité d'une méthode efficace capable de gérer de grandes ensembles de données. Les réponses à la question en double n'ont pas répondu de manière adéquate à cette exigence.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!