python - pandas:将数据帧列拆分为单独的行

Question

这个问题已经有答案了:

Unnest (explode) a Pandas Series (8 个回答)

已关闭 5 年前。

基于此SO question ，我想根据列 var1 拆分我的数据框。但是，字母之间没有分隔符。

import pandas as pd
a = pd.DataFrame([{'var1': 'abc', 'var2': 1},
                  {'var1': 'def', 'var2': 2}])
b = pd.DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
                  {'var1': 'b', 'var2': 1},
                  {'var1': 'c', 'var2': 1},
                  {'var1': 'd', 'var2': 2},
                  {'var1': 'e', 'var2': 2},
                  {'var1': 'f', 'var2': 2}])

这就是我想要实现的目标。

>>> a
  var1  var2
0  abc     1
1  def     2
>>> b
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

.split()不适用于空字符(“”)。

pd.concat([Series(row['var2'], row['var1'].split(','))              
                  for _, row in a.iterrows()]).reset_index()

因此，上面的方法不起作用。知道如何实现这一目标吗？

Answer 1

如果性能很重要，请使用列表理解:

df = pd.DataFrame([[x, j] for i, j in zip(a['var1'], a['var2']) for x in list(i)], 
                   columns=a.columns)
print (df)
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

小型 DataFrame 中的性能:

In [215]: %timeit pd.DataFrame([[x, j] for i, j in zip(a['var1'], a['var2']) for x in list(i)], columns=a.columns)
355 µs ± 4.08 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [216]: %timeit pd.concat([pd.Series(row['var2'], list(row['var1'])) for _, row in a.iterrows()]).reset_index()
2.93 ms ± 203 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

---

#2k rows
a = pd.concat([a] * 1000, ignore_index=True)

In [217]: %timeit pd.DataFrame([[x, j] for i, j in zip(a['var1'], a['var2']) for x in list(i)], columns=a.columns)
2.82 ms ± 23.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [218]: %timeit pd.concat([pd.Series(row['var2'], list(row['var1'])) for _, row in a.iterrows()]).reset_index()
1.8 s ± 140 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

编辑:

多列的通用解决方案:

a = pd.DataFrame([{'var1': 'abc', 'var2': 1, 'var3':7},
                  {'var1': 'def', 'var2': 2, 'var3':5}])


b = pd.DataFrame([(y, *x[1:]) for x in a.values.tolist() for y in list(x[0])], 
                  columns=a.columns)
print (b)
  var1  var2  var3
0    a     1     7
1    b     1     7
2    c     1     7
3    d     2     5
4    e     2     5
5    f     2     5

---

#lower python versions
b = pd.DataFrame([(y,) + tuple(x[1:]) for x in a.values.tolist() for y in list(x[0])], 
                  columns=a.columns)
print (b)
  var1  var2  var3
0    a     1     7
1    b     1     7
2    c     1     7
3    d     2     5
4    e     2     5
5    f     2     5