pandas实现列转行的几个实用技巧
日期：2021-10-05 10:57:51 / 人气：356
由于事先pandas没有间接的办法来处置这种情形，因而事先运用的办法较爲周折些。在 Pandas 版本 0.25版本之后，pandas 提供了 办法来处置这种数据状况。因而，明天来引见下 办法的运用，同时也放上以前的处置办法，大家可以比照下。三种办法：Method 1 （explode）Method 2Method 301数据背景在数据处置进程中，常常会遇到以下类型的数据：在同一列中，本该辨别填入多行中的数据，被填在一行里了，但是在剖析的时分，需求拆分红爲多行。在上图中，列名爲 "Country" ，index 爲 4 和 5 的单元格内，值爲 和 。明天，我们来引见将含有多值的内容分拆成多行的几种办法。加载数据如下：02Method-1Method-1 次要是运用 pandas 的 办法来处置。依据 pandas 官方文档的引见， 办法次要可以列表相似的状况拆分爲多行。列表相似(list-like)，指的是列表、元组、Series 和 numpy 的 ndarray 等类型。需求留意的是，文字类型的文本类型(str) 是不可以间接用该办法停止处置的。而我们下面的数据，比方 ，则不是 list-like 的数据。因而，在运用 办法之前，可以先运用 办法将文本转换爲列表，如下：后果如下：如今， 曾经是列表相似的状况了，下一步可以运用 办法来处置，如下：后果如下：03Method-2在晚期的 Pandas 版本中，我们需求分多个步骤来处置这种状况，如下：将含有多值的列停止拆分，然后经过办法停止变换，并经过index的设置来完成用办法从DataFrame中删除含有多值的列然后用办法来兼并进程分步引见04Method-3该办法的思绪跟Method-2根本是一样的，只是在详细的细节方面有些差别。代码如下：进程分步引见如下：05小结在 pandas 的 办法呈现当前，遇到相似的情形，建议优先思索该办法。办法是将 list-like 的数据拆分爲多行，还有时分，我们是需求将这些数据拆分爲多列的。作者：赢咖娱乐注册登录官网
新闻资讯 News
- 通过放短视频来堆音量，这次被短...12-04
- 计算能力租赁价格暴涨，玩家涌入...12-04
- 三星CIS涨价30%，国内CIS厂...12-04
- 业带商，命运掌握在自己手里12-04