Comment dissocier les colonnes de liste dans les Pandas DataFrames ?

Dissocier les colonnes avec Pandas

Lorsque vous traitez des DataFrames qui contiennent des colonnes de listes, il peut être utile de "déplier" ces listes en lignes séparées.

Méthode 1 : Utilisation de DataFrame.explode() (Pandas >= 0.25)

Pour une explosion sur une seule colonne, utilisez explosive() directement :

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

df_exploded = df.explode('B')

Méthode 2 : appliquer la série

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

Méthode 3 : répéter le DataFrame

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

Méthode 4 : Réindexer/Loc

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

Méthode 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])

Méthode 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)

Méthode 7 : Itérateurs

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)

Généralisation à plusieurs colonnes

Pour généraliser ce qui précède méthodes pour plusieurs colonnes, utilisez la fonction suivante :

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')

Column-Wise Unnesting

Pour dissocier horizontalement, modifiez la fonction :

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')

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!