我有一个数据框df
:
0 1 2
Mon ['x','y','z'] ['a','b','c'] ['a','b','c']
Tue ['a','b','c'] ['a','b','c'] ['x','y','z']
Wed ['a','b','c'] ['a','b','c'] ['a','b','c']
列表彼此之间存在差异(也许类似),我希望将其转换为表格:
0 1 2
Mon x a a
Mon y b b
Mon z c c
Tue a a x
Tue b b y
Tue c c z
Wed a a a
Wed b b b
Wed c c c
参考以前的一些SO问题,Explode lists with different lengths in Pandas, Split (explode) pandas dataframe string entry to separate rows
我试图使用他们的解决方案,但我无法获得所需的输出。我怎样才能做到这一点?
s1 = df[0]
s2 = df[1]
s3 = df[2]
i1 = np.arange(len(df)).repeat(s1.str.len())
i2 = np.arange(len(df)).repeat(s2.str.len())
i3 = np.arange(len(df)).repeat(s3.str.len())
df.iloc[i1, :-1].assign(**{'Shared Codes': np.concatenate(s1.values)})
df.iloc[i2, :-1].assign(**{'Shared Codes': np.concatenate(s2.values)})
df.iloc[i3, :-1].assign(**{'Shared Codes': np.concatenate(s3.values)})
此外,如果我有更多列,这似乎是一种非常合理的方式。使用python 2.7。
答案 0 :(得分:2)
这是使用itertools.chain
和numpy.repeat
的一种方式:
import pandas as pd, numpy as np
from itertools import chain
df = pd.DataFrame({0: [['x', 'y', 'z'], ['a', 'b', 'c'], ['a', 'b', 'c']],
1: [['a', 'b', 'c'], ['a', 'b', 'c'], ['a', 'b', 'c']],
2: [['a', 'b', 'c'], ['x', 'y', 'z'], ['a', 'b', 'c']]},
index=['Mon', 'Tue', 'Wed'])
res = pd.DataFrame({k: list(chain.from_iterable(df[k])) for k in df},
index=np.repeat(df.index, list(map(len, df[0]))))
print(res)
# 0 1 2
# Mon x a a
# Mon y b b
# Mon z c c
# Tue a a x
# Tue b b y
# Tue c c z
# Wed a a a
# Wed b b b
# Wed c c c
答案 1 :(得分:1)
我这样做:
dfs = []
for day in df.index:
part = pd.DataFrame(df.loc[day].tolist()).T
part.index = np.repeat(day, len(df.columns))
dfs.append(part)
result = pd.concat(dfs)
答案 2 :(得分:0)
如果列包含由3个元素组成的列表,则简单的迭代可能会有所帮助,即:
ndf = pd.concat([df.apply(lambda x : [i[j] for i in x],1) for j in range(3)]).sort_index()
0 1 2
Mon x a a
Mon y b b
Mon z c c
Tue a a x
Tue b b y
Tue c c z
Wed a a a
Wed b b b
Wed c c c