如何有效地解除 Pandas DataFrame 中多个列表列的嵌套？

如何有效地解除（爆炸）pandas DataFrame 中的多个列表列

问题：在大型数据集中爆炸嵌套列表列

处理时pandas DataFrames，有时需要将包含列表的列“取消嵌套”或“分解”为多行。然而，这可能是一个计算成本很高的操作，尤其是对于大型数据集。

解决方案：使用 pandas >= 1.3

对于 pandas 1.3 及更高版本，有一个内置函数称为DataFrame.explode 允许您同时取消嵌套多个列。此函数要求所有列表列具有相同的长度。使用方法：

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

熊猫的解决方案

1.3

对于旧版本的 pandas，需要稍微复杂一点的方法：

1. 将 DataFrame 的索引设置为不应分解的列。
2. 对每一列进行分解。
3. 重置索引以获得未嵌套的DataFrame。

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

效率考虑

两种方法提供高效的解决方案，set_index和explode比DataFrame.explode稍快。下表显示了性能比较：

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

关于重复问题的注意事项

虽然这个问题最初被标记为重复，但它特别强调需要一种可以处理大型问题的有效方法数据集。重复问题的答案未能充分满足此要求。

以上是如何有效地解除 Pandas DataFrame 中多个列表列的嵌套？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！