Pandas DataFrame 列を複数の行に分解するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame の列を複数の行にネスト解除 (分解) する方法

Pandas で列を分解するには、データを単一行から複数​​行に変換する必要があります。 。これは、リスト タイプのセルを含む列があり、それらを個々の行に分割する必要がある場合に便利です。

リストを含む列 'B' を持つ DataFrame を考えてみましょう。

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

Output:

   A       B
0  1  [1, 2]
1  2  [1, 2]

Toこの列 'B' を分解するには、さまざまなメソッドを示します:

メソッド 0 [Pandas >= 0.25]
Pandas 0.25 以降、1 つの列だけを展開する必要がある場合は、pandas.DataFrame.explode 関数を使用します。

df.explode('B')

Output:

   A  B
0  1  1
1  1  2
3  2  1
4  2  2

メソッド 1
apply pd.Series (理解は簡単ですが、推奨されません)パフォーマンス):

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

方法 2
DataFrame コンストラクターでの繰り返しの使用:

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

方法 3
Re -作成しますlist:

pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y], columns=df.columns)

方法 4
再インデックスまたは loc の使用:

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

方法 5
リスト一意のものだけが含まれています値:

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

方法 6
高パフォーマンスのための NumPy の使用:

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

方法 7
itertools の使用サイクルとチェーン:

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]
pd.DataFrame(list(chain.from_iterable(l1)), columns=df.columns)

複数の列への一般化
複数の展開する列を処理するには、関数を定義できます:

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')

unnesting(df, ['B', 'C'])

Column-賢明なネスト解除
リストを水平に展開するには、pd.DataFrame を使用します。コンストラクター:

df.join(pd.DataFrame(df.B.tolist(), index=df.index).add_prefix('B_'))

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