python - 在 python pandas 中，如何解压缩列中的列表？

Question

我有一个 python 数据框，其中包含 3 列:

['date', 'country', 'dollar']

country 是一个字符串，通常看起来像 'singapore' 'ukraine' 等等

有时候，country栏的item是一个国家列表，用|分隔，比如

'US|UK|Germany'

相应的行将是:

20140101, 'US|UK|Germany', 123456

我想要的是“解包”国家列，并使其严格每行 1 个国家，上面的行应解包为 3 行:

20140101, 'US', 123456
20140101, 'UK', 123456
20140101, 'Germany', 123456

有没有什么巧妙的方法可以做到这一点？

谢谢!

Answer 1

此解决方案将更改列的顺序，我认为这在大多数情况下都很好。如果要保留列顺序，可以将 dict 替换为 OrderedDict。

In [31]:
print DF
       date        country  dollar
0  20140101  US|UK|Germany  123456
1  20140101  US|UK|Germany  123457

[2 rows x 3 columns]
In [32]:

DF.country=DF.country.apply(lambda x: x.split('|'))
print DF
       date            country  dollar
0  20140101  [US, UK, Germany]  123456
1  20140101  [US, UK, Germany]  123457

[2 rows x 3 columns]
In [33]:

print pd.concat([pd.DataFrame(dict(zip(DF.columns,DF.ix[i]))) for i in range(len(DF))])
   country      date  dollar
0       US  20140101  123456
1       UK  20140101  123456
2  Germany  20140101  123456
0       US  20140101  123457
1       UK  20140101  123457
2  Germany  20140101  123457

[6 rows x 3 columns]