熊猫:将具有多个范围的值转换为行

时间:2020-07-15 12:58:00

标签: python pandas dataframe

经过一番谷歌搜索并且没有很好的匹配之后,我希望您能帮助我进行以下转换。我在以{FROM-TO}样式编写的值中有一些范围:

df_current = pd.DataFrame.from_dict({'A': ['test{1-2}this{1-3}', 'or{2-3}'], 'B': ['yes', 'no']})

    A                   B
0   test{1-2}this{1-3}  yes
1   or{2-3}             no

为了进一步处理,我想创建这个:

df_wish  = pd.DataFrame.from_dict({ \
    'A': [\
        'test1this1', 'test1this2', 'test1this3',\
        'test2this1', 'test2this2', 'test2this3', \
        'or2', 'or3'],
    'B': [ \
        'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', \
        'no', 'no']})

    A           B
0   test1this1  yes
1   test1this2  yes
2   test1this3  yes
3   test2this1  yes
4   test2this2  yes
5   test2this3  yes
6   or2         no
7   or3         no

请注意,对于新行,B只是重复了。

谢谢, 雷内(René)

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

使用:

import re
from itertools import product

def mapper(s):
    lst = re.findall(r'(\w+)\{(\d+)-(\d+)\}', s)
    prd = [['{}{}'.format(*p) for p in product([w], range(int(m), int(n) + 1))] for w, m, n in lst]
    return list(map(''.join, product(*prd)))

df['A'] = df['A'].map(mapper)
df = df.explode('A').reset_index(drop=True)

详细信息:

步骤A:定义一个mapper函数,该函数将输入作为字符串参数,例如'test{1-2}this{1-3}'并映射此字符串以生成所有可能的字符串,这些字符串可以通过将范围乘以相应的单词来获得。输入字符串mapper的函数'test{1-2}this{1-3}'的工作方式可以进一步解释为:

print(lst) # Use 're.findall' to parse all the words and their corresponding ranges
[('test', '1', '2'), ('this', '1', '3')]

print(prd) # Use 'itertools.product' to get all inner level products
[['test1', 'test2'], ['this1', 'this2', 'this3']]

# Again use 'itertools.product' to get all outer level products
['test1this1', 'test1this2', 'test1this3', 'test2this1', 'test2this2', 'test2this3']

步骤B:使用A列上的Series.map将函数mapper映射到列A的每个值上。

# print(df)

                                                                          A    B
0  [test1this1, test1this2, test1this3, test2this1, test2this2, test2this3]  yes
1                                                                [or2, or3]   no

步骤C:使用A列上的DataFrame.explodeA列中的每个列表转换为复制索引值的行。

# print(df)
            A    B
0  test1this1  yes
1  test1this2  yes
2  test1this3  yes
3  test2this1  yes
4  test2this2  yes
5  test2this3  yes
6         or2   no
7         or3   no