Question

我有一个这样的数据框：

--------------------------------------------------------------------
Product        ProductType     SKU                Size
--------------------------------------------------------------------
T-shirt        Top            [111,222,333,444]   ['XS','S','M','L']
Pant(Flared)   Bottoms        [555,666]           ['M','L']
Sweater        Top            None                None

我想要以下输出：

Product       ProductType        SKU        Size
T-shirt       Top                111        XS
T-shirt       Top                222        S
T-shirt       Top                333        M
T-shirt       Top                444        L
Pant(Flared)  Bottoms            555        M
Pant(Flared)  Bottoms            666        L
Sweater       Top                None       None

我尝试了以下代码：

s = df['SKU'].apply(Series,1).stack()
s.index = s.index.droplevel(-1)
s.name = 'SKU'
del df['SKU']
df = df.join(s)

r = df['Size'].apply(Series,1).stack()
r.index = r.index.droplevel(-1)
r.name = 'Size'
del df['Size']
df = df.join(r)

但是这会爆炸成以下内容：

Product       ProductType   SKU             Size
T-shirt       Top           111             XS
T-shirt       Top           111             S
T-shirt       Top           111             M
T-shirt       Top           111             L
T-shirt       Top           222             XS
T-shirt       Top           222             S
T-shirt       Top           222             M
T-shirt       Top           222             L
T-shirt       Top           333             XS
T-shirt       Top           333             S
T-shirt       Top           333             M
T-shirt       Top           333             L
T-shirt       Top           444             XS
T-shirt       Top           444             S
T-shirt       Top           444             M
T-shirt       Top           444             L
Pant(Flared)  Bottoms       555             M
Pant(Flared)  Bottoms       555             L
Pant(Flared)  Bottoms       666             M
Pant(Flared)  Bottoms       666             L

请注意，为了简单起见，我添加了两个将重复的列（Product，ProductType），但我有5个包含字符串的列。我基本上想要将SKU与每种产品的尺寸相关联。

有人可以帮忙吗？

Answer 1

这是对bug的开放所以请谨慎使用：

将Product列转换为列表的集合，其列表的大小与其他列中的列表相同（例如，列SKU。如果SKU和Size中的列表长度不同，则无效）

df["Product"] = df["Product"].map(list) * df["SKU"].map(len)

Out[184]: 
                    SKU           Size       Product
0  [111, 222, 333, 444]  [XS, S, M, L]  [a, a, a, a]
1            [555, 666]         [M, L]        [b, b]

获取列的总和（它将扩展列表）并将其传递给带有to_dict()的数据框构造函数：

pd.DataFrame(df.sum().to_dict())
Out[185]: 
  Product  SKU Size
0       a  111   XS
1       a  222    S
2       a  333    M
3       a  444    L
4       b  555    M
5       b  666    L

修改：

对于多个列，您可以定义要重复的列：

cols_to_be_repeated = ["Product", "ProductType"]

在另一个数据框中保存无值的行：

na_df = df[pd.isnull(df["SKU"])].copy()

从原始数据框中删除无：

df.dropna(inplace = True)

迭代这些列：

for col in cols_to_be_repeated: df[col] = df[col].map(lambda x: [x]) * df["SKU"].map(len)

使用相同的方法：

pd.concat([pd.DataFrame(df.sum().to_dict()), na_df]) Product ProductType SKU Size 0 T-shirt Top 111.0 XS 1 T-shirt Top 222.0 S 2 T-shirt Top 333.0 M 3 T-shirt Top 444.0 L 4 Pant(Flared) Bottoms 555.0 M 5 Pant(Flared) Bottoms 666.0 L 2 Sweater Top NaN None

处理原始数据框的副本可能会更好。

python将数据框列拆分为多行

1 个答案: