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| Person_id | Children_id | Person_Photos | Children_Photos |
|-----------|-------------|------------------------------------|------------------------|
| pid1 | cid1 | pid1_0.jpg, pid1_1.jpg, pid1_2.jpg | cid1_0.jpg, cid1_1.jpg |
| pid2 | cid1 | pid2_0.jpg, pid2_1.jpg, pid1_2.jpg | cid1_0.jpg, cid1_1.jpg |
我想为每个 Person_Photos 和 Children_Photos 匹配生成一行。例如:
| Person_id | Children_id | Person_Photo | Children_Photo |
|-----------|-------------|--------------|----------------|
| pid1 | cid1 | pid1_0.jpg | cid1_0.jpg |
| pid1 | cid1 | pid1_0.jpg | cid1_1.jpg |
| pid1 | cid1 | pid1_1.jpg | cid1_0.jpg |
| pid1 | cid1 | pid1_1.jpg | cid1_1.jpg |
| pid1 | cid1 | pid1_2.jpg | cid1_0.jpg |
| pid1 | cid1 | pid1_2.jpg | cid1_1.jpg |
| pid2 | cid1 | pid2_0.jpg | cid1_0.jpg |
| pid2 | cid1 | pid2_0.jpg | cid1_1.jpg |
| pid2 | cid1 | pid2_1.jpg | cid1_0.jpg |
| pid2 | cid1 | pid2_1.jpg | cid1_1.jpg |
| pid2 | cid1 | pid2_2.jpg | cid1_0.jpg |
| pid2 | cid1 | pid2_2.jpg | cid1_1.jpg |
如何使用 pandas 实现此目的？预先感谢您的任何意见!
最佳答案
您可以应用系列两次:
one = df.apply(lambda x: pd.Series(x['Person_Photos']), axis=1).stack().reset_index(level=1, drop=True)
df = df.drop('Person_Photos', axis=1)
one.name = 'Person_Photos'
df = df.join(one)
two = df.apply(lambda x: pd.Series(x['Children_Photos']), axis=1).stack().reset_index(level=1, drop=True)
df = df.drop('Children_Photos', axis=1)
two.name = 'Children_Photos'
df = df.join(two)
关于python - 按两列中的值生成行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56145341/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！