Python Pandas list 목록 데이터 열을 여러 줄로 나누는 방법 구현

1. 실현된 효과


예제 코드:

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
df
Out[458]: 
  A    B
0 1 [1, 2]
1 2 [1, 2]
여러 줄로 분할하는 효과:
   A  B
0  1  1
1  1  2
3  2  1
4  2  2

2、여러 줄로 나누는 방법


1) apply와 pd를 통해.Series 구현
이해하기 쉽지만 성능 면에서는 추천하지 않습니다.

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
2) Repeat 및 DataFrame 구조 함수 사용
성능은 괜찮지만 여러 열에 적합하지 않음

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
혹은

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
3) 새 목록 만들기

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
혹은

# 
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]
4) reindex와 loc를 사용하여 실현

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)
5) numpy를 사용하여 고성능 구현

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

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