Python中Dataframe元素为不定长list时的拆分分组
更新时间：2023年03月10日 10:10:02 作者：夜半罟霖
本文主要介绍了Python中Dataframe元素为不定长list时的拆分分组，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
引言
本文想要解决的问题是当DataFrame中某一列元素为不定长度的数组时，该如何对它们进行拆分分解为后续元素，从而进行进一步的提取操作，数据格式见下图：
解决方法
这个问题的解决思路首先是要不定长的数组填充成等长的数组，从而后续可以直接转换为元素为单一值的标准DataFrame，再和原DataFrame合并即可完成操作。填充的部分使用了map()方法来实现，实现前还需要获得数组的最大长度以确定填充数目。代码见下：
a=[[['a','d'],['b'],['a','c']],[1,2,3],[4,5,6]] df=pd.DataFrame(a).T used_col=df[0] length=used_col.map(lambda x:len(x)) max_l=length.max() temp=used_col.map(lambda x:x+[np.nan]*(max_l-len(x))) temp=np.array(temp.to_list()) temp=pd.DataFrame(temp) df=df.drop(0,axis=1) temp.columns=['cat1','cat2'] output=df.join(temp)
结果展示：
pd.DataFrame(a).T
Out[13]:
0 1 2
0 [a, d] 1 4
1 [b] 2 5
2 [a, c] 3 6
output
Out[14]:
1 2 cat1 cat2
0 1 4 a d
1 2 5 b nan
2 3 6 a c
总结
笔者解决这个问题的关键思路就是将元素为不定长list的一列取出来作为新的DataFrame，但没有找到好的办法实现长度不够自动补齐，无奈使用map()函数手动补齐。这个问题其实不是笔者遇到的，只是在问答区回答别人提问时花了点时间解决了一下，再加上最后没有被题主所采纳感觉很可惜，就发出来和大家分析一下自己的解法，可能会略显粗糙。
到此这篇关于Python中Dataframe元素为不定长list时的拆分分组的文章就介绍到这了,更多相关Dataframe元素为不定长list拆分内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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