先进的Python pandas 重塑 [英] Advanced Python pandas reshape

问题描述

我认为这类似于该帖子，但不完全相同，我无法理解.

I think this is similar to this post but not exactly the same and I cannot get my head around it.

所以，我目前有一个(很奇怪的)熊猫数据框，每个单元格中都有这样的列表:

So, I currently have a (quite weird) pandas dataframe with lists in each cell like this:

>>> data = pd.DataFrame({'myid' : ['1', '2', '3'],
                         'num' : [['1', '2', '3'], ['1', '2'], []],
                         'text' : [['aa', 'bb', 'cc'], ['cc', 'dd'],
                         []]}).set_index('myid')

>>> print(data)
                num          text
    myid                         
    1     [1, 2, 3]  [aa, bb, cc]
    2        [1, 2]      [cc, dd]
    3            []            []

我想实现这一目标:

  myid num text
0    1   1   aa
0    1   2   bb
0    1   3   cc
1    2   1   cc
1    2   2   dd
2    3         

我怎么到达那里?

推荐答案

我将使用str.len确定嵌入列表/数组的长度.然后使用repeat和concatenate

I'd use str.len to determine lengths of imbedded lists/arrays. Then use repeat and concatenate

lens = df.num.str.len()

pd.DataFrame(dict(
        myid=df.myid.repeat(lens),
        num=np.concatenate(df.num),
        text=np.concatenate(df.text)
    )).append(
    pd.DataFrame(
        df.loc[~df.num.astype(bool), 'myid']
    )
).fillna('')

  myid num text
0    1   1   aa
0    1   2   bb
0    1   3   cc
1    2   1   cc
1    2   2   dd
2    3         

这篇关于先进的Python pandas 重塑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！