这篇文章主要讲解了如何使用pandas dataframe中的explode函数，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。

这个函数如下：

Code

# !/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# create on 18/4/13import pandas as pddef dataframe_explode(dataframe, fieldname): temp_fieldname = fieldname + '_made_tuple_' dataframe[temp_fieldname] = dataframe[fieldname].apply(tuple) list_of_dataframes = [] for values in dataframe[temp_fieldname].unique().tolist(): list_of_dataframes.append(pd.DataFrame({ temp_fieldname: [values] * len(values), fieldname: list(values), })) dataframe = dataframe[list(set(dataframe.columns) - set([fieldname]))].merge(pd.concat(list_of_dataframes), how='left', on=temp_fieldname) del dataframe[temp_fieldname] return dataframedf = pd.DataFrame({'listcol':[[1,2,3],[4,5,6]], "aa": [222,333]})df = dataframe_explode(df, "listcol")

Description

将 dataframe 按照某一指定列进行展开，使得原来的每一行展开成一行或多行。( 注：该列可迭代， 例如list, tuple, set)

补充知识：Pandas列中的字典/列表拆分为单独的列

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧

[1] dfStation ID Pollutants8809 {"a": "46", "b": "3", "c": "12"}8810 {"a": "36", "b": "5", "c": "8"}8811 {"b": "2", "c": "7"}8812 {"c": "11"}8813 {"a": "82", "c": "15"}

Method 1：

step 1: convert the Pollutants column to Pandas dataframe series

df_pol_ps = data_df['Pollutants'].apply(pd.Series)df_pol_ps: a b c0 46 3 121 36 5 82 NaN 2 73 NaN NaN 114 82 NaN 15

step 2: concat columns a, b, c and drop/remove the Pollutants

df_final = pd.concat([df, df_pol_ps], axis = 1).drop('Pollutants', axis = 1)df_final: StationID a b c0 8809 46 3 121 8810 36 5 82 8811 NaN 2 73 8812 NaN NaN 114 8813 82 NaN 15

Method 2：

df_final = pd.concat([df, df['Pollutants'].apply(pd.Series)], axis = 1).drop('Pollutants', axis = 1)df_final: StationID a b c0 8809 46 3 121 8810 36 5 82 8811 NaN 2 73 8812 NaN NaN 114 8813 82 NaN 15

看完上述内容，是不是对如何使用pandas dataframe中的explode函数有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。