python - Pivot_table 来自列值中的列表

Question

我有一个像这样的数据框:

    ID       Sim        Items          
    1        0.345      [7,7]            
    2        0.604      [2,7,3,8,5]      
    3        0.082      [9,1,9,1]

我想通过以下方式形成pivot_table:

df.pivot_table(index ="ID" , columns = "Items", values="Sim")

为此，我必须提取 items 列中的列表元素，并为 row_list 中的每个唯一元素重复 ID、Sim 值。成为:

    ID       Sim        Items          
    1        0.345        7  

    2        0.604        2 
    2        0.604        7  
    2        0.604        3  
    2        0.604        8  
    2        0.604        5

    3        0.082        9
    3        0.082        1

数据透视表:

         7       2       3       8      5      1      9

    1  0.345     -       -       -      -      -      -
    2  0.604   0.604   0.604   0.604   0.604
    3    -      -        -       -     -     0.082  0.082        

有没有什么Pythonic方法可以做到这一点？或者有什么建议吗？

Answer 1

在透视之前使用explode(pandas 0.25+中的新功能)；

df.explode('Items').pivot_table(index ="ID" , columns = "Items", values="Sim")

<小时/>

Items      1      2      3      5      7      8      9
ID                                                    
1        NaN    NaN    NaN    NaN  0.345    NaN    NaN
2        NaN  0.604  0.604  0.604  0.604  0.604    NaN
3      0.082    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN  0.082

对于较低版本的 pandas，您可以尝试:

(df.drop('Items',1).join(pd.DataFrame(df['Items'].tolist())
 .stack(dropna=False).droplevel(1).rename('Items'))
  .pivot_table(index ="ID" , columns = "Items", values="Sim"))

<小时/>

Items      1      2      3      5      7      8      9
ID                                                    
1        NaN    NaN    NaN    NaN  0.345    NaN    NaN
2        NaN  0.604  0.604  0.604  0.604  0.604    NaN
3      0.082    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN  0.082

如果确切的顺序很重要，请在爆炸后使用具有唯一项的重新索引:

(df.explode('Items').pivot_table(index ="ID" , columns = "Items", values="Sim")
       .reindex(df.explode('Items')['Items'].unique(),axis=1))

<小时/>

Items      7      2      3      8      5      9      1
ID                                                    
1      0.345    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
2      0.604  0.604  0.604  0.604  0.604    NaN    NaN
3        NaN    NaN    NaN    NaN    NaN  0.082  0.082