参见英文答案 > How to unnest (explode) a column in a pandas DataFrame? 11个
我想做这个 ：
# input:
A B
0 [1, 2] 10
1 [5, 6] -20
# output:
A B
0 1 10
1 2 10
2 5 -20
3 6 -20
每列A的值都是一个列表
df = pd.DataFrame({'A':[[1,2],[5,6]],'B':[10,-20]})
df = pd.DataFrame([[item]+list(df.loc[line,'B':]) for line in df.index for item in df.loc[line,'A']],
columns=df.columns)
上面的代码可以工作,但速度很慢
有什么聪明的方法吗？
谢谢
解决方法:
方法1(OP)
pd.DataFrame([[item]+list(df.loc[line,'B':]) for line in df.index for item in df.loc[line,'A']],
columns=df.columns)
方法2(皮尔)
df1 = df.A.apply(pd.Series).stack().rename('A')
df2 = df1.to_frame().reset_index(1, drop=True)
df2.join(df.B).reset_index(drop=True)
方法3(皮尔)
A = np.asarray(df.A.values.tolist())
B = np.stack([df.B for _ in xrange(A.shape[1])]).T
P = np.stack([A, B])
pd.Panel(P, items=['A', 'B']).to_frame().reset_index(drop=True)
感谢@ user113531提供Alexander的回答.我不得不修改它才能工作.
方法4(@Alexander)LINKED ANSWER
(如果有帮助,请关注链接和向上投票)
rows = []
for i, row in df.iterrows():
for a in row.A:
rows.append([a, row.B])
pd.DataFrame(rows, columns=df.columns)
计时
方法4(亚历山大)是最好的方法3
标签：python,pandas 来源： https://codeday.me/bug/20190923/1815678.html
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