快捷導(dǎo)航

Python pandas 列轉(zhuǎn)行操作詳解(類似hive中explode方法)

更新時(shí)間：2020年05月18日 14:42:53 作者：geekingLi

這篇文章主要介紹了Python pandas 列轉(zhuǎn)行操作詳解(類似hive中explode方法)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

最近在工作上用到Python的pandas庫來處理excel文件，遇到列轉(zhuǎn)行的問題。找了一番資料后成功了，記錄一下。

1. 如果需要爆炸的只有一列：

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
df
Out[1]: 
 A  B
0 1 [1, 2]
1 2 [1, 2]

如果要爆炸B這一列，可以直接用explode方法（前提是你的pandas的版本要高于或等于0.25）

df.explode('B')
 
  A B
 0 1 1
 1 1 2
 2 2 1
 3 2 2

2. 如果需要爆炸的有2列及以上

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[3,4]],'C':[[1,2],[3,4]]})
df
Out[592]: 
 A  B  C
0 1 [1, 2] [1, 2]
1 2 [3, 4] [3, 4]

則可以用寫一個(gè)方法，如下代碼：

def unnesting(df, explode):
 idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
 df1 = pd.concat([
  pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
 df1.index = idx
 
 return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')
 
 
unnesting(df,['B','C'])
Out[2]: 
 B C A
0 1 1 1
0 2 2 1
1 3 3 2
1 4 4 2

補(bǔ)充知識(shí)：pandas:一列分解成多列 series.str.split(',',expand=True);pyspark 一列分解成多列

源shuju

 question_id       id
0   17576     70391,70394
1   17576  70391,70392,70393,70394
2   17576     70391,70392
3   40430   155032,155033,155034
4   40430 155032,155033,155034,155035
5   40430   155033,155034,155035
6   40430    155032,155035
7   40430    155034,155035
8   40430    155032,155034
9   40430   155032,155034,155035
10  40430    155033,155034
11  40430    155032,155033
12  40430    155033,155035
13  40430   155032,155033,155035

pandas solution

df.join(df['id'].str.split(',',expand=True)

result

   0  1  2  3
0 70391 70394 None None
1 70391 70392 70393 70394
2 70391 70392 None None
3 155032 155033 155034 None
4 155032 155033 155034 155035
5 155033 155034 155035 None
6 155032 155035 None None
7 155034 155035 None None
8 155032 155034 None None
9 155032 155034 155035 None
10 155033 155034 None None
11 155032 155033 None None
12 155033 155035 None None
13 155032 155033 155035 None

#注意expand=True

df.join(df['id'].str.split(',',expand=True))

 question_id       id  0  1  2  3
0   17576     70391,70394 70391 70394 None None
1   17576  70391,70392,70393,70394 70391 70392 70393 70394
2   17576     70391,70392 70391 70392 None None
3   40430   155032,155033,155034 155032 155033 155034 None
4   40430 155032,155033,155034,155035 155032 155033 155034 155035
5   40430   155033,155034,155035 155033 155034 155035 None
6   40430    155032,155035 155032 155035 None None
7   40430    155034,155035 155034 155035 None None
8   40430    155032,155034 155032 155034 None None
9   40430   155032,155034,155035 155032 155034 155035 None
10  40430    155033,155034 155033 155034 None None
11  40430    155032,155033 155032 155033 None None
12  40430    155033,155035 155033 155035 None None
13  40430   155032,155033,155035 155032 155033 155035 None

pyspark solution
 tdf=df.select(F.split(df.id,',').alias('ss'),'question_id','count_num')
 tdf.sort('question_id').show()
 res=tdf.select(F.explode(tdf.ss).alias('new'),'question_id','count_num')
res.sort('question_id').show()
res.groupBy('question_id','new').sum().sort('question_id').show()

result