Мастерство методом explode() для DataFrame в Pandas

Введение

Метод explode() в библиотеке Python Pandas используется для преобразования каждого элемента списка в строку. Он дублирует значения индекса и возвращает DataFrame с развернутыми списками в виде строк подмножества столбцов. Он принимает параметр столбца, который задает столбец для развертывания, и необязательный параметр ignore_index, который определяет, должен ли результирующий индекс быть помечен.

Советы по работе с ВМ

После завершения запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) 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"]) 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{{"Метод explode() для DataFrame в Pandas"}} python/importing_modules -.-> lab-68619{{"Метод explode() для DataFrame в Pandas"}} python/using_packages -.-> lab-68619{{"Метод explode() для DataFrame в Pandas"}} pandas/reshape_data -.-> lab-68619{{"Метод explode() для DataFrame в Pandas"}} python/data_collections -.-> lab-68619{{"Метод explode() для DataFrame в Pandas"}} python/data_analysis -.-> lab-68619{{"Метод explode() для DataFrame в Pandas"}} python/data_visualization -.-> lab-68619{{"Метод explode() для DataFrame в Pandas"}} end

Импортируем необходимые библиотеки

Для использования метода explode() нам необходимо импортировать библиотеку pandas.

import pandas as pd

Создаем DataFrame

Создайте DataFrame с колонкой, элементами которой являются списки.

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

Раскрываем DataFrame

Используем метод explode(), чтобы раскрыть DataFrame по определенному столбцу. В этом примере мы раскроем DataFrame по столбцу 'A'.

exploded_df = df.explode('A')

Выводим раскрытый DataFrame

Выводим раскрытый DataFrame, чтобы увидеть результат.

print(exploded_df)

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод explode() в библиотеке Python Pandas для преобразования каждого элемента объекта, похожего на список, в строку в DataFrame. Задав столбец для раскрытия, мы можем продублировать значения индекса и сгенерировать DataFrame с раскрытыми списками в качестве строк подмножества столбцов. Этот метод полезен для работы с данными, хранящимися в вложенных списках, или для выполнения операций над отдельными элементами в списке.