拆分 Pandas DataFrame 中的逗号分隔字符串条目以创建单独的行
问题：
我们有一个 Pandas DataFrame，其中一列中包含带有逗号分隔值的字符串。我们希望拆分每个 CSV 条目并为每个唯一值创建一个新行。例如，“a,b,c”应变为“a”，“b”，“c”。
解决方案：
选项 1： DataFrame.explode() (Pandas 0.25.0 )
DataFrame.explode() 方法是专门为此目的而设计的。它允许我们将类似列表的列（在本例中为逗号分隔的字符串）拆分为单独的行。
In [1]: df.explode('var1')
Out[1]:
var1 var2 var3
0 a 1 XX
1 b 1 XX
2 c 1 XX
3 d 2 ZZ
4 e 2 ZZ
5 f 2 ZZ
6 x 2 ZZ
7 y 2 ZZ选项 2：自定义向量化函数
如果 DataFrame.explode() 不可用或者我们需要更多定制，我们可以创建自己的矢量化函数：
import numpy as np
def explode(df, lst_cols, fill_value='', preserve_index=False):
# Convert `lst_cols` to a list if it is a string.
if isinstance(lst_cols, str):
lst_cols = [lst_cols]
# Calculate the lengths of each list in `lst_cols`.
lens = df[lst_cols[0]].str.len()
# Create a new index based on the lengths of the lists.
idx = np.repeat(df.index.values, lens)
# Create a new DataFrame with the exploded columns.
exp_df = pd.DataFrame({
col: np.repeat(df[col].values, lens)
for col in df.columns.difference(lst_cols)
}, index=idx).assign(**{
col: np.concatenate(df.loc[lens > 0, col].values)
for col in lst_cols
})
# Append rows with empty lists if necessary.
if (lens == 0).any():
exp_df = exp_df.append(df.loc[lens == 0, df.columns.difference(lst_cols)], sort=False).fillna(fill_value)
# Revert the original index order and reset the index if requested.
exp_df = exp_df.sort_index()
if not preserve_index:
exp_df = exp_df.reset_index(drop=True)
return exp_df用法示例：
In [2]: explode(df, 'var1') Out[2]: var1 var2 var3 0 a 1 XX 1 b 1 XX 2 c 1 XX 3 d 2 ZZ 4 e 2 ZZ 5 f 2 ZZ 6 x 2 ZZ 7 y 2 ZZ
以上是如何将 Pandas DataFrame 中的逗号分隔字符串拆分为单独的行？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
