我有一个Dataframe,它有两列(Customer,Transactions)。 Transactions列是该客户的所有交易ID的元组。
Customer Transactions
1 (a,b,c)
2 (d,e)
我想将其转换为数据框,其中包含客户和交易ID,就像这样。
Customer Transactions
1 a
1 b
1 c
2 d
2 e
我们可以使用循环来完成它,但是这样做是直接的1或2行。
答案 0 :(得分:4)
您可以使用DataFrame
构造函数:
df = pd.DataFrame({'Customer':[1,2],
'Transactions':[('a','b','c'),('d','e')]})
print (df)
Customer Transactions
0 1 (a, b, c)
1 2 (d, e)
df1 = pd.DataFrame(df.Transactions.values.tolist(), index=df.Customer)
print (df1)
0 1 2
Customer
1 a b c
2 d e None
然后重塑stack
:
print (df1.stack().reset_index(drop=True, level=1).reset_index(name='Transactions'))
Customer Transactions
0 1 a
1 1 b
2 1 c
3 2 d
4 2 e
答案 1 :(得分:0)
我认为跟随更快:
import numpy as np
import random
import string
import pandas as pd
from itertools import chain
customer = np.unique(np.random.randint(0, 1000000, 100000))
transactions = [tuple(string.ascii_letters[:random.randint(3, 10)]) for _ in range(len(customer))]
df = pd.DataFrame({"customer":customer, "transactions":transactions})
df2 = pd.DataFrame({
"customer": np.repeat(df.customer.values, df.transactions.str.len()),
"transactions": list(chain.from_iterable(df.transactions))})