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python - 在 pandas DataFrame 中取消嵌套(分解)多个列表列的有效方法

coder 2023-08-20 原文

我正在将多个 JSON 对象读取到一个 DataFrame 中。问题是有些列是列表。此外，数据非常大，因此我无法使用互联网上可用的解决方案。它们非常慢且内存效率低下

这是我的数据的样子:

df = pd.DataFrame({'A': ['x1','x2','x3', 'x4'], 'B':[['v1','v2'],['v3','v4'],['v5','v6'],['v7','v8']], 'C':[['c1','c2'],['c3','c4'],['c5','c6'],['c7','c8']],'D':[['d1','d2'],['d3','d4'],['d5','d6'],['d7','d8']], 'E':[['e1','e2'],['e3','e4'],['e5','e6'],['e7','e8']]})
    A       B          C           D           E
0   x1  [v1, v2]    [c1, c2]    [d1, d2]    [e1, e2]
1   x2  [v3, v4]    [c3, c4]    [d3, d4]    [e3, e4]
2   x3  [v5, v6]    [c5, c6]    [d5, d6]    [e5, e6]
3   x4  [v7, v8]    [c7, c8]    [d7, d8]    [e7, e8]

这是我的数据的形状:(441079, 12)

我想要的输出是:

    A       B          C           D           E
0   x1      v1         c1         d1          e1
0   x1      v2         c2         d2          e2
1   x2      v3         c3         d3          e3
1   x2      v4         c4         d4          e4
.....

编辑:在被标记为重复之后，我想强调一个事实，即在这个问题中我一直在寻找一种高效 展开多列的方法。因此，批准的答案能够有效地在非常大的数据集上分解任意数量的列。其他问题的答案未能做到的事情(这就是我在测试这些解决方案后提出这个问题的原因)。

最佳答案

Pandas >= 0.25

假设所有列都有相同数量的列表，你可以调用Series.explode在每一列上。

df.set_index(['A']).apply(pd.Series.explode).reset_index()

    A   B   C   D   E
0  x1  v1  c1  d1  e1
1  x1  v2  c2  d2  e2
2  x2  v3  c3  d3  e3
3  x2  v4  c4  d4  e4
4  x3  v5  c5  d5  e5
5  x3  v6  c6  d6  e6
6  x4  v7  c7  d7  e7
7  x4  v8  c8  d8  e8

想法是先将所有必须NOT展开的列设置为索引，然后再重置索引。

它也更快。

%timeit df.set_index(['A']).apply(pd.Series.explode).reset_index()
%%timeit
(df.set_index('A')
   .apply(lambda x: x.apply(pd.Series).stack())
   .reset_index()
   .drop('level_1', 1))


2.22 ms ± 98.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
9.14 ms ± 329 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

关于python - 在 pandas DataFrame 中取消嵌套(分解)多个列表列的有效方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45846765/

DataFramepython39strongsectionjsonpandaspandas-explode

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