本篇文章為大家展示了list數(shù)據(jù)怎么利用pandas拆分成行或列，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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數(shù)據(jù)

import numpy as np
import pandas as pd

data = [{'Name': '小明', 'Chinese': [70, 80], 'Math': [90, 80]},
    {'Name': '小紅', 'Chinese': [70, 80, 90], 'Math': [90, 80, 70]}]
data = pd.DataFrame(data)
data

拆分成行

def split_row(data, column):
  '''拆分成行

  :param data: 原始數(shù)據(jù)
  :param column: 拆分的列名
  :type data: pandas.core.frame.DataFrame
  :type column: str
  '''
  row_len = list(map(len, data[column].values))
  rows = []
  for i in data.columns:
    if i == column:
      row = np.concatenate(data[i].values)
    else:
      row = np.repeat(data[i].values, row_len)
    rows.append(row)
  return pd.DataFrame(np.dstack(tuple(rows))[0], columns=data.columns)


split_row(data, column='Chinese')

拆分成列

from copy import deepcopy


def split_col(data, column):
  '''拆分成列

  :param data: 原始數(shù)據(jù)
  :param column: 拆分的列名
  :type data: pandas.core.frame.DataFrame
  :type column: str
  '''
  data = deepcopy(data)
  max_len = max(list(map(len, data[column].values))) # 較大長度
  new_col = data[column].apply(lambda x: x + [None]*(max_len - len(x))) # 補(bǔ)空值，None可換成np.nan
  new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 轉(zhuǎn)置
  for i, j in enumerate(new_col):
    data[column + str(i)] = j
  return data


split_col(data, column='Chinese')

其他情況

 1. 批量處理+不要原列

def split_col(data, columns):
  '''拆分成列

  :param data: 原始數(shù)據(jù)
  :param columns: 拆分的列名
  :type data: pandas.core.frame.DataFrame
  :type columns: list
  '''
  for c in columns:
    new_col = data.pop(c)
    max_len = max(list(map(len, new_col.values))) # 較大長度
    new_col = new_col.apply(lambda x: x + [None]*(max_len - len(x))) # 補(bǔ)空值，None可換成np.nan
    new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 轉(zhuǎn)置
    for i, j in enumerate(new_col):
      data[c + str(i)] = j


split_col(data, columns=['Chinese','Math'])
data

2. 帶int和list數(shù)據(jù)

轉(zhuǎn)成這樣：

import numpy as np
import pandas as pd

data = [{'Name': '小愛', 'Chinese': 70, 'Math': 90},
    {'Name': '小明', 'Chinese': [70, 80], 'Math': [90, 80]},
    {'Name': '小紅', 'Chinese': [70, 80, 90], 'Math': [90, 80, 70]}]
data = pd.DataFrame(data)

def split_col(data, columns):
  '''拆分成列

  :param data: 原始數(shù)據(jù)
  :param columns: 拆分的列名
  :type data: pandas.core.frame.DataFrame
  :type columns: list
  '''
  for c in columns:
    new_col = data.pop(c)
    max_len = max(list(map(lambda x:len(x) if isinstance(x, list) else 1, new_col.values))) # 較大長度
    new_col = new_col.apply(lambda x: x+[None]*(max_len - len(x)) if isinstance(x, list) else [x]+[None]*(max_len - 1)) # 補(bǔ)空值，None可換成np.nan
    new_col = np.array(new_col.tolist()).T # 轉(zhuǎn)置
    for i, j in enumerate(new_col):
      data[c + str(i)] = j


split_col(data, columns=['Chinese','Math'])
data

上述內(nèi)容就是list數(shù)據(jù)怎么利用pandas拆分成行或列，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章題目：list數(shù)據(jù)怎么利用pandas拆分成行或列-創(chuàng)新互聯(lián)
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