


Bagaimanakah saya Boleh Kembangkan Senarai Bersarang dalam Pandas DataFrames ke dalam Baris Berasingan?
Merungkai Senarai Bersarang dalam Pandas DataFrames: Peluasan Baris
Apabila bekerja dengan data dalam bingkai data Pandas, anda mungkin menghadapi lajur yang mengandungi senarai, yang mungkin merangkumi berbilang nilai. Untuk memudahkan analisis dan manipulasi, adalah perlu untuk mengubah senarai ini menjadi baris yang berasingan. Proses ini, yang dikenali sebagai "pembentukan panjang" atau "peluasan baris", membenarkan setiap elemen senarai menduduki barisnya sendiri.
Untuk mencapai ini, Pandas menawarkan kaedah khusus yang dipanggil .explode() , diperkenalkan dalam versi 0.25. Kaedah ini dengan lancar mengubah lajur yang mengandungi senarai yang ditentukan menjadi satu siri baris, dengan setiap elemen menjadi baris bebas.
Pelaksanaan:
Untuk menggunakan Kaedah .explode(), hanya nyatakan nama lajur yang anda ingin kembangkan. Secara lalai, ia akan mencipta baris baharu untuk setiap elemen dalam lajur, sambil mengekalkan nilai dalam semua lajur lain.
Sebagai contoh, pertimbangkan bingkai data yang mengandungi lajur 'sampel' dengan senarai nilai:
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'trial_num': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 'subject': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 'samples': [list(np.random.randn(3).round(2)) for i in range(6)] } )
Menggunakan .explode() kaedah:
df.explode('samples')
Hasil dalam rangka data berikut:
subject trial_num sample 0 1 1 0.57 1 1 1 -0.83 2 1 1 1.44 3 1 2 -0.01 4 1 2 1.13 5 1 2 0.36 6 2 1 -0.08 7 2 1 -4.22 8 2 1 -2.05 9 2 2 0.72 10 2 2 0.79 11 2 2 0.53
Seperti yang anda boleh perhatikan, setiap elemen senarai kini mempunyai barisnya sendiri. Perlu diingat bahawa, walaupun kaedah membuka senarai senarai dengan cekap, ia melakukannya untuk satu lajur pada satu masa.
Pertimbangan Tambahan:
- The Kaedah .explode() mengendalikan lajur bercampur yang mengandungi kedua-dua senarai dan nilai skalar, memastikan ia kosong senarai dan nilai NaN dipelihara dengan sewajarnya.
- Jika bingkai data mempunyai berbilang lajur yang mengandungi senarai, anda boleh menggunakan panggilan .explode() bersarang untuk membukanya satu demi satu.
- Jika anda inginkan pesanan lajur tertentu, anda boleh melaraskan semula susunan lajur secara manual selepas membuat panggilan .explode().
- Menetapkan semula indeks menggunakan .reset_index(drop=True) disyorkan untuk mendapatkan indeks integer biasa.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya Boleh Kembangkan Senarai Bersarang dalam Pandas DataFrames ke dalam Baris Berasingan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
