pandas实现一行拆分成多行
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一行拆分成多行
1.根据某一列拆分
效果：
代码：
if __name__ == '__main__':
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Country': ['China,US', 'Japan,EU', 'UK,Australia', 'Singapore,Netherland'],
'Number': [100, 150, 120, 90],
'Value': [1, 2, 3, 4],
'label': list('abcd')})
df_split_row = df.drop('Country', axis=1).join(
df['Country'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('Country'))2.根据多列拆分
效果：
代码：
if __name__ == '__main__':
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Code': ['212027'],
'Color': ['blue, pink, yellow'],
'Size': ['12-18M, 2-3Y, 3-4Y']})
split_columns = ['Color', 'Size']
df_convert = df.drop(columns=split_columns, axis=1)
for column in split_columns:
df_convert = df_convert.join(
df[column].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename(column))
df_convert = df_convert.reset_index(drop=True)一行转多行、多行转一行
1.测试数据
df = pd.DataFrame([['张世龙', '篮球、羽毛球、英雄联盟'],
['黄邵飞', '兵乓球、足球、下棋'],
['刘苗苗', '绘画、写小说、跑步']])
df.columns = ['姓名','爱好']
2.一行转多行
方法一：
# 1、把渠道字段拆分，分为多列； 2、把行转列成列；3、重置索引，并删除多于的索引；4、更改名称
df_ = df['爱好'].str.split('、',expand=True).stack().reset_index(level=1,drop=True).rename('爱好')
df1 = df.drop(['爱好'], axis=1).join(df_)
方发二：
# 1、将渠道字段拆分；2、调用explode()方法
df['爱好'] = df['爱好'].map(lambda x:x.split('、'))
df1 = df.explode('爱好')
3.多行转一行
#定义拼接函数，并对字段进行去重
def concat_func(x):
return pd.Series({
'爱好':'、'.join(x['爱好'].unique())
})
#分组聚合 + 拼接
df2 = df1.groupby(df1['姓名']).apply(concat_func).reset_index()
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
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