如何在panda DataFrame中拆出(爆炸)一个列?

作为一个同时使用R和python的用户，我已经多次遇到过这种类型的问题。 在R中，它们有来自包tidyr的内置函数unnest。但是在Python(panda)中，没有针对这类问题的内置函数。 我知道对象列类型总是使数据难以转换成panda的函数。当我收到这样的数据时，首先想到的是“平铺”或取消列的嵌套。 对于这类问题，我使用了panda和python函数。如果您担心上述解决方案的速度，请检查user3483203的答案，因为他正在使用numpy，而且大多数时候numpy更快。如果速度对您很重要，我推荐Cpython和numba。 方法0[熊猫>= 0.25] 从panda 0.25开始，如果你只需要爆炸一列，你可以使用爆炸函数:

df.explode('B')

       A  B
    0  1  1
    1  1  2
    0  2  1
    1  2  2

方法1 应用+ pd。系列(容易理解，但在性能方面不推荐)。

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

方法2 对DataFrame构造函数使用repeat，重新创建您的DataFrame(擅长性能，不擅长多列)

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

方法2.1 例如，除了A，我们还有A。如果我们仍然使用上面的方法(方法2)，我们就很难一个一个地重新创建列。 解决方案:在“取消嵌套”单个列之后加入或合并索引

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

如果需要的列顺序与前面完全相同，请在末尾添加reindex。

s.join(df.drop('B',1),how='left').reindex(columns=df.columns)

方法3 重新创建列表

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

如果超过两列，则使用

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]

方法4 使用重索引或loc

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))

方法5 当列表只包含唯一的值时:

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[3,4]]})
from collections import ChainMap
d = dict(ChainMap(*map(dict.fromkeys, df['B'], df['A'])))
pd.DataFrame(list(d.items()),columns=df.columns[::-1])
Out[574]: 
   B  A
0  1  1
1  2  1
2  3  2
3  4  2

方法6 使用numpy实现高性能:

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

方法7 使用基本函数itertools循环和链:纯粹的python解决方案只是为了好玩

from itertools import cycle,chain
l=df.values.tolist()
l1=[list(zip([x[0]], cycle(x[1])) if len([x[0]]) > len(x[1]) else list(zip(cycle([x[0]]), x[1]))) for x in l]
pd.DataFrame(list(chain.from_iterable(l1)),columns=df.columns)
   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

泛化为多个列

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]

Self-def功能:

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[609]: 
   B  C  A
0  1  1  1
0  2  2  1
1  3  3  2
1  4  4  2

以上方法都是关于垂直反嵌套和爆炸，如果你需要扩展列表水平，检查pd。DataFrame构造函数

df.join(pd.DataFrame(df.B.tolist(),index=df.index).add_prefix('B_'))
Out[33]: 
   A       B       C  B_0  B_1
0  1  [1, 2]  [1, 2]    1    2
1  2  [3, 4]  [3, 4]    3    4

更新的功能

def unnesting(df, explode, axis):
    if axis==1:
        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')
    else :
        df1 = pd.concat([
                         pd.DataFrame(df[x].tolist(), index=df.index).add_prefix(x) for x in explode], axis=1)
        return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')

测试输出

unnesting(df, ['B','C'], axis=0)
Out[36]: 
   B0  B1  C0  C1  A
0   1   2   1   2  1
1   3   4   3   4  2