Question

我有一个带有列的Pandas dataframe：

event_id，obj_0_type，obj_0_foo，obj_0_bar，obj_1_type，obj_1_foo，obj_1_bar，obj_n_type，obj_n_foo，obj_n_bar，....

例如：

col_idx = ['event_id']
[col_idx.extend(('obj_%d_id' %d, 'obj_%d_foo' %d, 'obj_%d_bar' %d)) for d in range(5)]
event_id = np.array(range(0,5))
data = np.random.rand(15,5)
data = np.vstack((event_id, data))
df = DataFrame(data.T, index = range(5), columns = col_idx)

我想分割数据帧的每一行，以便每个对象都有一个条目，如下：

event_id，obj_type，obj_foo，obj_bar

event_id将在给定事件的所有对象之间共享。

有许多非常缓慢的方法（迭代数据帧行并创建新的系列对象），但这些方法非常缓慢且明显是非常规的。我错过了一种更简单的方法吗？

Answer 1

根据freenode上#pydata的一些人的一些建议，这就是我想出的：

data = []
for d in range(5):
    temp = df.ix[:, ['event_id', 'obj_%d_id' % d, 'obj_%d_foo' % d, 'obj_%d_bar' % d]]
    temp.columns = ['event_id', 'obj_id', 'obj_foo', 'obj_bar']
    # Giving columns unique names.
    temp.index = temp['event_id']*10 + d
    # Creating a unique index.
    data.append(temp)

concat(data)

这很有效，速度相当快！

熊猫：有效地分割条目

1 个答案: