将数据框中具有多个值的单元格转换为多行 [英] Convert cells in dataframe with multiple values to multiple rows

问题描述

我的数据是这样的:

Name    test1     test2      Count
Emp1    X,Y        A           1
Emp2    X          A,B,C       2
Emp3    Z          C           3

我正在使用下面的代码将具有多个值的 test1 单元格拆分为单独的行.但是，我不确定如何拆分 Test2 列.

I'm using the code below to split test1 cells with multiple values to individual rows. However, I am not sure how to split Test2 column.

df2 = df.test1.str.split(',').apply(pd.Series)
df2.index = df.set_index(['Name', 'count']).index
df2.stack().reset_index(['Name', 'count'])
df2

输出为:

Name    test1   Count
Emp1    X        1
Emp1    Y        1
Emp2    X        2
Emp2    X        2
Emp2    X        2
Emp2    Z        3

我正在尝试拆分 test1 和 test2 ，以便实现以下输出:

I'm trying to split test1 and test2 so that I can achieve this output:

Name    test1    test2  Count
Emp1    X          A      1
Emp1    Y          A      1
Emp2    X          A      2
Emp2    X          B      2
Emp2    X          C      2
Emp2    Z          C      3

请问有人可以帮忙吗?

推荐答案

我只是在修复您的代码，因为我不建议您取消嵌套数据框的方法，因此可以检查

I am just fix your code , since I do not recommend the method you unnesting the dataframe , you can check the answer here, there are multiple nice way.

df2 = df.test1.str.split(',').apply(pd.Series)
df2.index = df.set_index(['Name', 'Count']).index
df2=df2.stack().reset_index(['Name', 'Count'])
df3 = df.test2.str.split(',').apply(pd.Series)
df3.index = df.set_index(['Name', 'Count']).index
df3=df3.stack().reset_index(['Name', 'Count'])

只需在这里merge

df2.merge(df3,on=['Name', 'Count'],how='outer')
Out[132]: 
   Name  Count 0_x 0_y
0  Emp1      1   X   A
1  Emp1      1   Y   A
2  Emp2      2   X   A
3  Emp2      2   X   B
4  Emp2      2   X   C
5  Emp3      3   Z   C

这篇关于将数据框中具有多个值的单元格转换为多行的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！