Python Pandas :将行中的值分隔为行中的新行

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析和操作库。它提供了大量的数据结构和函数，使得数据的清洗、处理和分析变得简单高效。在 Pandas 中，DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，常用于数据操作和分析。

相关优势

• 高效的数据处理：Pandas 提供了大量的内置函数和方法，可以高效地进行数据清洗、转换和分析。
• 灵活的数据结构：DataFrame 和 Series 提供了灵活的数据结构，可以方便地处理不同类型的数据。
• 丰富的数据操作：支持数据的合并、连接、分组、聚合等多种操作。

类型

• Series：一维数组，类似于 Python 的列表或 NumPy 的一维数组。
• DataFrame：二维表格型数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表。

应用场景

• 数据清洗：处理缺失值、重复值、异常值等。
• 数据分析：统计分析、数据可视化等。
• 数据转换：数据格式转换、数据重塑等。

问题描述

假设我们有一个 DataFrame，其中某一列的值是逗号分隔的字符串，我们希望将这些逗号分隔的值拆分为多行。

示例代码

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'ID': [1, 2, 3],
    'Values': ['A,B,C', 'D,E', 'F,G,H,I']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 explode 方法将逗号分隔的值拆分为多行
exploded_df = df.explode('Values')

print(exploded_df)

输出结果

   ID Values
0   1       A
0   1       B
0   1       C
1   2       D
1   2       E
2   3       F
2   3       G
2   3       H
2   3       I

解释

• explode 方法：explode 方法可以将某一列中的元素拆分为多行。在这个例子中，Values 列中的逗号分隔的字符串被拆分为多行。

参考链接

• Pandas 官方文档 - explode

通过上述方法，你可以轻松地将 DataFrame 中某一列的逗号分隔的值拆分为多行。如果你遇到其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。