Python Pandas list列表數(shù)據(jù)列拆分成多行的方法實現(xiàn)

更新時間：2020年12月14日 08:28:20 作者：levi

這篇文章主要介紹了Python Pandas list(列表)數(shù)據(jù)列拆分成多行的方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

1、實現(xiàn)的效果

示例代碼：

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
df
Out[458]: 
  A    B
0 1 [1, 2]
1 2 [1, 2]

拆分成多行的效果：

A B
0 1 1
1 1 2
3 2 1
4 2 2

2、拆分成多行的方法

1）通過apply和pd.Series實現(xiàn)

容易理解，但在性能方面不推薦。

df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'})
Out[463]: 
  A B
0 1 1
1 1 2
0 2 1
1 2 2

2）使用repeat和DataFrame構造函數(shù)

性能可以，但不太適合多列

df=pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)})
df
Out[465]: 
  A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2

或者

s=pd.DataFrame({'B':np.concatenate(df.B.values)},index=df.index.repeat(df.B.str.len()))
s.join(df.drop('B',1),how='left')
Out[477]: 
  B A
0 1 1
0 2 1
1 1 2
1 2 2

3）創(chuàng)建新的列表

pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y],columns=df.columns)
Out[488]: 
  A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2

或者

#拆成多于兩列的情況
s=pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in zip(df.index,df.B) for z in y])
s.merge(df,left_on=0,right_index=True)
Out[491]: 
  0 1 A    B
0 0 1 1 [1, 2]
1 0 2 1 [1, 2]
2 1 1 2 [1, 2]
3 1 2 2 [1, 2]

4）使用reindex和loc實現(xiàn)

df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values))
Out[554]: 
  A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2
#df.loc[df.index.repeat(df.B.str.len())].assign(B=np.concatenate(df.B.values)

5）使用numpy高性能實現(xiàn)

newvalues=np.dstack((np.repeat(df.A.values,list(map(len,df.B.values))),np.concatenate(df.B.values)))
pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=df.columns)
  A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2

到此這篇關于Python Pandas list列表數(shù)據(jù)列拆分成多行的方法實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Pandas list列拆分成多行內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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