Question

我有一个pandas数据框，其中一列包含不同长度的列表。在pandas中爆炸列表的解决方案都假设要爆炸的列表都具有相同的长度。

这是我的df：

    Dep     Exp     Fl-No   Shared Codes
0   20:58   20:55   LX 736  [No shared codes]
1   21:23   20:55   LX 818  [Dummy, LH 5809]
2   21:27   21:00   JU 375  [No shared codes]
4   21:28   21:00   LX 770  [Dummy, SN 5102]
7   21:31   21:10   LX 1842 [Dummy, LH 5880, TP 8184, A3 1985]

这就是我要找的东西：

    Dep     Exp     Fl-No   Shared Codes
0   20:58   20:55   LX 736  No shared codes
1   21:23   20:55   LX 818  Dummy
1   21:23   20:55   LX 818  LH 5809
2   21:27   21:00   JU 375  No shared codes
4   21:28   21:00   LX 770  Dummy
4   21:28   21:00   LX 770  SN 5102
7   21:31   21:10   LX 1842 Dummy
7   21:31   21:10   LX 1842 LH 5880
7   21:31   21:10   LX 1842 TP 8184
7   21:31   21:10   LX 1842 A3 1985

有人有任何建议吗？

Answer 1

与@coldspeed非常相似。我采取了几个不同的步骤。

s = df['Shared Codes']
i = np.arange(len(df)).repeat(s.str.len())
df.iloc[i, :-1].assign(**{'Shared Codes': np.concatenate(s.values)})

     Dep    Exp    Fl-No     Shared Codes
0  20:58  20:55   LX 736  No shared codes
1  21:23  20:55   LX 818            Dummy
1  21:23  20:55   LX 818          LH 5809
2  21:27  21:00   JU 375  No shared codes
4  21:28  21:00   LX 770            Dummy
4  21:28  21:00   LX 770          SN 5102
7  21:31  21:10  LX 1842            Dummy
7  21:31  21:10  LX 1842          LH 5880
7  21:31  21:10  LX 1842          TP 8184
7  21:31  21:10  LX 1842          A3 1985

Answer 2

使用if (!$meta || !isset($meta['sizes']) || !isset($meta['sizes'][$size])) { return $fail; }和np.repeat的一种可能性：

np.hstack

Answer 3

好的，我会再次发布以获取更多信息和其他天才解决方案，请查看link1和link2

df.set_index(['Dep','Exp','Fl-No'])['Shared Codes'].apply(pd.Series).stack().reset_index().drop('level_3‌',1)

     Dep    Exp    Fl-No     Shared Codes
0  20:58  20:55   LX 736  No shared codes
1  21:23  20:55   LX 818            Dummy
2  21:23  20:55   LX 818          LH 5809
3  21:27  21:00   JU 375  No shared codes
4  21:28  21:00   LX 770            Dummy
5  21:28  21:00   LX 770          SN 5102
6  21:31  21:10  LX 1842            Dummy
7  21:31  21:10  LX 1842          LH 5880
8  21:31  21:10  LX 1842          TP 8184
9  21:31  21:10  LX 1842          A3 1985

另外，使用pd.wide_to_long但是，个人不建议造成矫枉过正。

df1=df['Shared Codes'].apply(pd.Series)
df1.columns='sur'+df1.columns.astype(str)
df=pd.concat([df,df1],axis=1)
pd.wide_to_long(df,['sur'],['Dep','Exp','Fl-No'],'lol').reset_index().drop(['lol','Shared Codes'],axis=1).dropna()

     Dep    Exp    Fl-No     Shared Codes
0  20:58  20:55   LX 736  No shared codes
1  21:23  20:55   LX 818            Dummy
2  21:23  20:55   LX 818          LH 5809
3  21:27  21:00   JU 375  No shared codes
4  21:28  21:00   LX 770            Dummy
5  21:28  21:00   LX 770          SN 5102
6  21:31  21:10  LX 1842            Dummy
7  21:31  21:10  LX 1842          LH 5880
8  21:31  21:10  LX 1842          TP 8184
9  21:31  21:10  LX 1842          A3 1985

Answer 4

熊猫> = 0.25

df：

    Name    Data
0   Bar [Product, Item, X]
1   Foo [Product, Misc]

使用爆炸：

df = df.explode('Data')

df：

    Name    Data
0   Bar Product
0   Bar Item
0   Bar X
1   Foo Product
1   Foo Misc

在Pandas中爆炸具有不同长度的列表

4 个答案: