粉絲提問(wèn)

今天粉絲提了下面這樣一個(gè)問(wèn)題，其中一個(gè)是'一行拆多行'，另外一個(gè)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(gè)問(wèn)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。每一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，我這里只提供解體思路，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(lèi)型1','類(lèi)型2','類(lèi)型3']] = df['電影類(lèi)型'].str.split('/',expand=True)# 選取想要的列df_final = df[['電影名','類(lèi)型1','類(lèi)型2','類(lèi)型3']]# 將行專列df_final = df_final.melt(id_vars=['電影名'],value_name='類(lèi)型')# 對(duì)“電影名”字段進(jìn)行排序df_final = df_final[['電影名','類(lèi)型']]df_final.sort_values(by='電影名',inplace=True)# 刪除“類(lèi)型==None”的行for index,value in enumerate(df_final['類(lèi)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)感覺(jué)復(fù)雜了，但是沒(méi)辦法，我之前的Pandas版本只有0.23.4，因此無(wú)法用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(mén)用來(lái)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(lèi)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(méi)有使用什么特別的知識(shí)，好好理解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(wèn)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：

到此這篇關(guān)于Python中實(shí)現(xiàn)一行拆多行和多行并一行的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 一行拆多行和多行并一行內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！