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展开pandas数据框中的分隔单元格

是指将包含多个值的单元格拆分成多个单独的单元格,以便更好地进行数据分析和处理。在pandas中,可以使用split函数和explode函数来实现这个功能。

具体步骤如下:

  1. 导入pandas库并读取数据框:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 使用split函数将包含多个值的单元格拆分成列表:
代码语言:txt
复制
# 拆分分隔单元格
df['列名'] = df['列名'].str.split(';')
  1. 使用explode函数将列表中的值展开成多行:
代码语言:txt
复制
# 展开分隔单元格
df = df.explode('列名')

这样,原本包含多个值的单元格就会被拆分成多个单独的单元格,并且展开成多行。接下来可以对展开后的数据进行进一步的分析和处理。

展开分隔单元格的优势是可以更方便地对包含多个值的数据进行处理和分析,避免了数据冗余和重复。它适用于需要对多个值进行独立分析的场景,例如对标签、关键词等进行统计和计算。

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