Bagaimana untuk Memisahkan Lajur Tuple dalam Pandas DataFrames?

Memisahkan Lajur Tuple dalam Bingkai Data Pandas

Dalam Panda, bingkai data mungkin mengandungi lajur yang memegang tupel sebagai elemennya. Untuk mengekstrak dan memanipulasi elemen individu tupel ini dengan cekap, tugas biasa ialah membahagikannya kepada lajur yang berasingan. Artikel ini menyediakan demonstrasi terperinci tentang cara untuk mencapai pemisahan ini.

Pertimbangkan contoh bingkai data berikut:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [(1, 2), (3, 4)]})</code>

Lajur 'b' mengandungi tupel dan kami mahu membahagikannya kepada ' lajur b1' dan 'b2'. Untuk melakukan ini, kita boleh menggunakan kaedah pd.DataFrame(col.tolist()) yang digunakan pada lajur 'b':

<code class="python">df[['b1', 'b2']] = pd.DataFrame(df['b'].tolist(), index=df.index)</code>

Operasi ini mencipta kerangka data baharu dengan 'b1' dan 'b2' lajur, di mana setiap elemen tuple daripada lajur 'b' asal diperuntukkan kepada lajur 'b1' dan 'b2' yang sepadan.

Bingkai data yang terhasil kini akan kelihatan seperti ini:

<code class="python">print(df)

   a       b  b1  b2
0  1  (1, 2)   1   2
1  2  (3, 4)   3   4</code>

Kini, bingkai data mempunyai elemen tuple individu yang dibahagikan kepada lajur yang berasingan, membolehkan akses dan manipulasi yang mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memisahkan Lajur Tuple dalam Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!