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本篇內(nèi)容介紹了“Python中實(shí)現(xiàn)一行拆多行“和“多行并一行的方法是什么”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
上面這個(gè)問題我會(huì)提供兩個(gè)思路,供大家選擇,當(dāng)然肯定是越簡(jiǎn)單得越好。每種方法中都有一些好用的技巧,希望大家能夠好好學(xué)習(xí)。
1)方法一
下方代碼中有很多重要的知識(shí)點(diǎn),需要我們下去好好學(xué)習(xí)一下,我只提供解題思路,關(guān)于每個(gè)知識(shí)點(diǎn)怎么用,希望大家下去自行研究學(xué)習(xí)。
Pandas.melt()函數(shù)的用法;
Series.str.split("/",expand=True)中,expand=True參數(shù)的用法;
Series.sort_values()對(duì)文本進(jìn)行排序;
Python中enumerate()函數(shù)的用法;
import pandas as pd # 讀取數(shù)據(jù) df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1") # 將一列炸裂成多列 df[["類型1","類型2","類型3"]] = df["電影類型"].str.split("/",expand=True) # 選取想要的列 df_final = df[["電影名","類型1","類型2","類型3"]] # 將行轉(zhuǎn)列 df_final = df_final.melt(id_vars=["電影名"],value_name="類型") # 對(duì)“電影名”字段進(jìn)行排序 df_final = df_final[["電影名","類型"]] df_final.sort_values(by="電影名",inplace=True) # 刪除“類型==None”的行 for index,value in enumerate(df_final["類型"]): if value == None: df_final.drop(df_final.index[index],inplace=True) df_final
結(jié)果如下:
2)方法二
上述方法確實(shí)復(fù)雜,由于我的Pandas版本是0.23.4,因此無法使用explode()方法,進(jìn)行炸裂操作。在pandas0.25版本的時(shí)候,DataFrame中才新增了一個(gè)explode()方法,專門用來將一行變多行。
Pandas.explode()函數(shù)的用法;
import pandas as pd # 讀取數(shù)據(jù) df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1") # 將一行拆分成列表形式,注意:這里不需要使用expand=True參數(shù) df["type"] = df["電影類型"].str.split("/") # 直接炸裂指定列 df.explode("type")
結(jié)果如下:
多行并一行這里沒有使用什么特別的知識(shí),好好的理解Pandas中分組聚合應(yīng)用某個(gè)函數(shù),即可輕松解決這個(gè)問題。
import pandas as pd # 讀取數(shù)據(jù) df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet2") # 分組聚合,應(yīng)用某個(gè)函數(shù) def func(df): return ','.join(df.values) df = df.groupby(by='電影名').agg(func).reset_index() df
結(jié)果如下:
“Python中實(shí)現(xiàn)一行拆多行“和“多行并一行的方法是什么”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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