Question

我有一个像

这样的dataFrame

import pandas as pd

current = pd.DataFrame([{
    'a1': 'ab',
    'a2': 'value'
}, {
    'a1': 'ef',
    'a2': 'value'
}])

我需要创建一个新的dataFrame，如下所示。

new = pd.DataFrame([{
    'a1': 'ab',
    'a2': 'value',
    'a1Val': 'a'
 }, {
    'a1': 'ab',
    'a2': 'value',
    'a1Val': 'b'
 }, {
    'a1': 'ef',
    'a2': 'value',
    'a1Val': 'e'
 }, {
    'a1': 'ef',
    'a2': 'value',
    'a1Val': 'f'
 }])

使用iterrows()或itertuples()对数据框进行迭代，并使用df.loc()修改或添加行到newDatafromve似乎非常慢。

如何以更快的方式创建数据框或修改current之类的new？

Answer 1

我认为您需要使用Series创建string，然后将stack和join重新设置为原始DataFrame：

s = (current['a1'].apply(lambda x: pd.Series(list(x)))
                  .stack()
                  .rename('a1val')
                  .reset_index(level=1, drop=True))
print (s)
0    a
0    b
1    e
1    f
Name: a1val, dtype: object

df = current.join(s).reset_index(drop=True)
print (df)
   a1     a2 a1val
0  ab  value     a
1  ab  value     b
2  ef  value     e
3  ef  value     f

使用numpy的另一个解决方案，首先将a1转换为list，然后index重复length个DataFrame来创建loc {1}}。上次使用concatenate添加新列：

s = current['a1'].apply(list)
l = s.str.len()
df = (current.loc[current.index.repeat(l)]
            .assign(a1val=np.concatenate(s.values))
            .reset_index(drop=True))
print (df)
   a1     a2 a1val
0  ab  value     a
1  ab  value     b
2  ef  value     e
3  ef  value     f

在pandas中展开dataFrame

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