pandas将list数据拆分成行或列的实现
作者：XerCis
这篇文章主要介绍了pandas将list数据拆分成行或列的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
数据
import numpy as np
import pandas as pd
data = [{'Name': '小明', 'Chinese': [70, 80], 'Math': [90, 80]},
{'Name': '小红', 'Chinese': [70, 80, 90], 'Math': [90, 80, 70]}]
data = pd.DataFrame(data)
data
拆分成行
def split_row(data, column):
'''拆分成行
:param data: 原始数据
:param column: 拆分的列名
:type data: pandas.core.frame.DataFrame
:type column: str
'''
row_len = list(map(len, data[column].values))
rows = []
for i in data.columns:
if i == column:
row = np.concatenate(data[i].values)
else:
row = np.repeat(data[i].values, row_len)
rows.append(row)
return pd.DataFrame(np.dstack(tuple(rows))[0], columns=data.columns)
split_row(data, column='Chinese')
拆分成列
from copy import deepcopy
def split_col(data, column):
'''拆分成列
:param data: 原始数据
:param column: 拆分的列名
:type data: pandas.core.frame.DataFrame
:type column: str
'''
data = deepcopy(data)
max_len = max(list(map(len, data[column].values))) # 最大长度
new_col = data[column].apply(lambda x: x + [None]*(max_len - len(x))) # 补空值，None可换成np.nan
new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 转置
for i, j in enumerate(new_col):
data[column + str(i)] = j
return data
split_col(data, column='Chinese')
其他情况
1. 批量处理+不要原列
def split_col(data, columns):
'''拆分成列
:param data: 原始数据
:param columns: 拆分的列名
:type data: pandas.core.frame.DataFrame
:type columns: list
'''
for c in columns:
new_col = data.pop(c)
max_len = max(list(map(len, new_col.values))) # 最大长度
new_col = new_col.apply(lambda x: x + [None]*(max_len - len(x))) # 补空值，None可换成np.nan
new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 转置
for i, j in enumerate(new_col):
data[c + str(i)] = j
split_col(data, columns=['Chinese','Math'])
data
2. 带int和list数据
转成这样：
import numpy as np
import pandas as pd
data = [{'Name': '小爱', 'Chinese': 70, 'Math': 90},
{'Name': '小明', 'Chinese': [70, 80], 'Math': [90, 80]},
{'Name': '小红', 'Chinese': [70, 80, 90], 'Math': [90, 80, 70]}]
data = pd.DataFrame(data)
def split_col(data, columns):
'''拆分成列
:param data: 原始数据
:param columns: 拆分的列名
:type data: pandas.core.frame.DataFrame
:type columns: list
'''
for c in columns:
new_col = data.pop(c)
max_len = max(list(map(lambda x:len(x) if isinstance(x, list) else 1, new_col.values))) # 最大长度
new_col = new_col.apply(lambda x: x+[None]*(max_len - len(x)) if isinstance(x, list) else [x]+[None]*(max_len - 1)) # 补空值，None可换成np.nan
new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 转置
for i, j in enumerate(new_col):
data[c + str(i)] = j
split_col(data, columns=['Chinese','Math'])
data
参考文献
Python Pandas list(列表)数据列拆分成多行的方法
到此这篇关于pandas将list数据拆分成行或列的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas list数据拆分内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！