Question

我有一个这样的熊猫数据框：

df = userid        accessto
    432        pc,internet,wifi
    233        pc
    235        wifi,laptoop,mobile
    236        wifi,laptoop,mobile,pc

我想要这样：

userid      device
432          pc
432          internet
432          wifi
233          pc
235          wifi
235          laptop
235          mobile

到目前为止，我所做的是这样的：

import pandas as pd 
s = df.accessto
s = s.str.split(',', expand = True) 
s

如何用原始df找回's'？

Answer 1

使用：

s = (df.pop('accessto').str.split(',', expand = True)
       .stack()
       .reset_index(level=1, drop=True)
       .rename('device'))
print (s)
0          pc
0    internet
0        wifi
1          pc
2        wifi
2     laptoop
2      mobile
3        wifi
3     laptoop
3      mobile
3          pc
Name: device, dtype: object

df = df.join(s).reset_index(drop=True)
print (df)
    userid    device
0      432        pc
1      432  internet
2      432      wifi
3      233        pc
4      235      wifi
5      235   laptoop
6      235    mobile
7      236      wifi
8      236   laptoop
9      236    mobile
10     236        pc

说明：

要提取的第一列pop列与expand = True到DataFrame的{{3}}列
用split重塑
stack用于删除第一级MultiIndex
rename Series通过新列名
最后reset_index到原始df

或者：

from itertools import chain

s = df['accessto'].str.split(',')
df = pd.DataFrame({
    'userid' : df['userid'].repeat(s.str.len()).values,
    'accessto' : list(chain.from_iterable(s.values))
})

print (df)
    userid  accessto
0      432        pc
1      432  internet
2      432      wifi
3      233        pc
4      235      wifi
5      235   laptoop
6      235    mobile
7      236      wifi
8      236   laptoop
9      236    mobile
10     236        pc

在熊猫系列python 3.x中拆分CSV？

1 个答案: