Python中實現(xiàn)一行拆多行“和“多行并一行的方法是什么

本篇內(nèi)容介紹了“Python中實現(xiàn)一行拆多行“和“多行并一行的方法是什么”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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提下面這樣一個問題，其中一個是"一行拆多行"，另外一個是"多行并一行"，貌似群友用power  query已經(jīng)解決了。但是基于Python怎么做呢?接著往下看。

一行拆多行

上面這個問題我會提供兩個思路，供大家選擇，當然肯定是越簡單得越好。每種方法中都有一些好用的技巧，希望大家能夠好好學習。

1)方法一

下方代碼中有很多重要的知識點，需要我們下去好好學習一下，我只提供解題思路，關(guān)于每個知識點怎么用，希望大家下去自行研究學習。

• 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()對文本進行排序;

• 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“電影名”字段進行排序 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

上述方法確實復(fù)雜，由于我的Pandas版本是0.23.4，因此無法使用explode()方法，進行炸裂操作。在pandas0.25版本的時候，DataFrame中才新增了一個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，好好的理解Pandas中分組聚合應(yīng)用某個函數(shù)，即可輕松解決這個問題。

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)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！

標題名稱：Python中實現(xiàn)一行拆多行“和“多行并一行的方法是什么
標題來源：http://www.muchs.cn/article10/ishigo.html

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