Question

我收到以下错误：

  File "/packages/pandas/core/common.py", line 380, in _asarray_tuplesafe
    result[:] = [tuple(x) for x in values]
TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable

运行时：

df.apply(lambda row: (df2.append(([row]*(row[6].split(',').__len__())), ignore_index=True)), axis=1)

目标是向每个原始数据帧行（df）申请N次附加到空df（df2）。其中N是特定字段row[6]具有的值数。

示例行用于df：

编号 | 列表

0 | 126

1 | 126,127,304,305

df2应该是：

编号 | 列表

0 | 126

1 | 126

1 | 127

1 | 304

1 | 305

您可以看到我尝试将行作为列表发送，但两者都不起作用。有想法吗？

Answer 1

这是split之后使用unnesting的一种方法

df.List=df.List.str.split(',')
unnesting(df,['List'])
Out[466]: 
  List  Id
0  126   0
1  126   1
1  127   1
1  304   1
1  305   1

def unnesting(df, explode):
    idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
    df1 = pd.concat([
        pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
    df1.index = idx

    return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')

将N行连续添加到Pandas DF中

1 个答案: