如何在熊猫数据库中打开（爆炸）一列

Question

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
df
Out[458]: 
   A       B
0  1  [1, 2]
1  2  [1, 2]

   A  B
0  1  1
1  1  2
3  2  1
4  2  2

熊猫：当单元格内容为列表时，为列表中的每个元素创建一行

很好的问题和答案，但只处理一列和列表（在我的答案中，自定义函数将适用于多列，而且接受的答案是使用最耗时的apply，这是不建议的，检查更多信息，我什么时候应该在我的代码中使用pandas apply（）？）

Answer 1

我知道ObjectcolumnsType使数据很难用Pandas函数进行转换。当我收到这样的数据时，我想到的第一件事是‘压平’或解开列。

对于这类问题，我使用pandas和Python函数。如果您担心上述解决方案的速度，请查看user3483203的答案，因为它使用的是numpy，而且大多数情况下numpy更快。如果速度问题，我推荐cpython和numba。

方法0[pandas>=0.25]
从pandas0.25开始，如果只需要分解一列，可以使用pandas.dataframe.explode函数：

df.explode('B')

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

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],'B': [[1, 2], [1, 2], [], np.nan]})
df.B = df.B.fillna({i: [] for i in df.index})  # replace NaN with []
df.explode('B')

   A    B
0  1    1
0  1    2
1  2    1
1  2    2
2  3  NaN
3  4  NaN

方法1
apply+pd.series（简单易懂，但不推荐使用性能）

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
使用repeat和dataframe构造函数，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之外，我们还有一个。如果我们仍然使用上面的方法（方法2)，我们很难逐个重新创建列。

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

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

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，请使用

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reindex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

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

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

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]

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

以上方法都是在讨论纵向的解嵌套和分解，如果确实需要横向展开列表，请检查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

def unnesting(df, explode, axis):
    if axis==1:
        df1 = pd.concat([df[x].explode() for x in explode], axis=1)
        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')