Meistern der Pandas DataFrame Explode-Methode

Einführung

Die explode()-Methode in der Python-Pandas-Bibliothek wird verwendet, um jedes Element eines listenähnlichen Objekts in eine Zeile zu transformieren. Sie repliziert die Indexwerte und gibt einen DataFrame zurück, bei dem die aufgesprengten Listen als Zeilen der Teilmengen-Spalten sind. Sie nimmt einen Spaltenparameter, der die zu explodierende Spalte angibt, und einen optionalen ignore_index-Parameter, der bestimmt, ob der resultierende Index markiert werden soll.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataManipulationGroup(["Data Manipulation"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/AdvancedOperationsGroup(["Advanced Operations"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) pandas/DataManipulationGroup -.-> pandas/add_new_columns("Adding New Columns") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") pandas/AdvancedOperationsGroup -.-> pandas/reshape_data("Reshaping Data") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills pandas/add_new_columns -.-> lab-68619{{"Pandas DataFrame Explode-Methode"}} python/importing_modules -.-> lab-68619{{"Pandas DataFrame Explode-Methode"}} python/using_packages -.-> lab-68619{{"Pandas DataFrame Explode-Methode"}} pandas/reshape_data -.-> lab-68619{{"Pandas DataFrame Explode-Methode"}} python/data_collections -.-> lab-68619{{"Pandas DataFrame Explode-Methode"}} python/data_analysis -.-> lab-68619{{"Pandas DataFrame Explode-Methode"}} python/data_visualization -.-> lab-68619{{"Pandas DataFrame Explode-Methode"}} end

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Um die explode()-Methode zu verwenden, müssen wir die pandas-Bibliothek importieren.

import pandas as pd

Erstellen eines DataFrames

Erstellen Sie einen DataFrame mit einer Spalte, die Listen als Elemente enthält.

df = pd.DataFrame({'A': [[1, 3], [3]], 'B': 1})

Aufspalten des DataFrames

Verwenden Sie die explode()-Methode, um den DataFrame anhand einer bestimmten Spalte aufzuspalten. In diesem Beispiel werden wir den DataFrame anhand der 'A'-Spalte aufspalten.

exploded_df = df.explode('A')

Drucken des aufgespaltenen DataFrames

Drucken Sie den aufgespaltenen DataFrame, um das Ergebnis anzuzeigen.

print(exploded_df)

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die explode()-Methode in der Python-Pandas-Bibliothek verwendet, um jedes Element eines listenähnlichen Objekts in eine Zeile eines DataFrames umzuwandeln. Indem man die zu explodierende Spalte angibt, können wir die Indexwerte replizieren und einen DataFrame mit aufgespaltenen Listen als Zeilen der Teilmengen-Spalten generieren. Diese Methode ist nützlich, um mit Daten umzugehen, die in geschachtelten Listen gespeichert sind, oder um Operationen auf einzelnen Elementen innerhalb einer Liste durchzuführen.