将列的列分解为多行

Question

我想将某个列中的列表（在示例column_x中）扩展为多行。

所以

df = pd.DataFrame({'column_a': ['a_1', 'a_2'], 
                   'column_b': ['b_1', 'b_2'], 
                   'column_x': [['c_1', 'c_2'], ['d_1', 'd_2']]
                  })

应从

转换而来

    column_a    column_b    column_x
0   a_1         b_1         [c_1, c_2]
1   a_2         b_2         [d_1, d_2]

到

    column_a    column_b    column_x
0   a_1         b_1         c_1
1   a_1         b_1         c_2
2   a_2         b_2         d_1
3   a_2         b_2         d_2

到目前为止，我所拥有的代码就是这样做的，它是fast。

lens = [len(item) for item in df['column_x']]
pd.DataFrame( {"column_a" : np.repeat(df['column_a'].values, lens), 
               "column_b" : np.repeat(df['column_b'].values, lens), 
               "column_x" : np.concatenate(df['column_x'].values)})

但是，我有很多专栏。有没有一个整洁而优雅的解决方案来重复整个数据框而无需再次指定每一列？

Answer 1

非常容易，除了 np.repeat之外，每个列沿着0 ^th 轴调用column_x。

df1 = pd.DataFrame(
    df.drop('column_x', 1).values.repeat(df['column_x'].str.len(), axis=0),
    columns=df.columns.difference(['column_x'])
)
df1['column_x'] = np.concatenate(df['column_x'].values)

df1

  column_a column_b column_x
0      a_1      b_1      c_1
1      a_1      b_1      c_2
2      a_2      b_2      d_1
3      a_2      b_2      d_2

Answer 2

您可以重复索引值：

lens = df['column_x'].str.len()
a = np.repeat(df.index.values, lens)
print (a)
[0 0 1 1]

df = df.loc[a].assign(column_x=np.concatenate(df['column_x'].values)).reset_index(drop=True)
print (df)
  column_a column_b column_x
0      a_1      b_1      c_1
1      a_1      b_1      c_2
2      a_2      b_2      d_1
3      a_2      b_2      d_2