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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)解決方案
Python中實(shí)現(xiàn)“一行拆多行“和“多行并一行“,你會(huì)嗎?

 粉絲提問(wèn)

今天粉絲提了下面這樣一個(gè)問(wèn)題,其中一個(gè)是"一行拆多行",另外一個(gè)是"多行并一行",貌似群友用power query已經(jīng)解決了。但是基于Python怎么做呢?接著往下看。

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一行拆多行

上面這個(gè)問(wèn)題我會(huì)提供兩個(gè)思路,供大家選擇,當(dāng)然肯定是越簡(jiǎn)單得越好。每種方法中都有一些好用的技巧,希望大家能夠好好學(xué)習(xí)。

1)方法一

下方代碼中有很多重要的知識(shí)點(diǎn),需要我們下去好好學(xué)習(xí)一下,我只提供解題思路,關(guān)于每個(gè)知識(shí)點(diǎn)怎么用,希望大家下去自行研究學(xué)習(xí)。

  • Pandas.melt()函數(shù)的用法;
  • Series.str.split("/",expand=True)中,expand=True參數(shù)的用法;
  • Series.sort_values()對(duì)文本進(jìn)行排序;
  • Python中enumerate()函數(shù)的用法;
 
 
 
 
  1. import pandas as pd
  2. # 讀取數(shù)據(jù)
  3. df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
  4. # 將一列炸裂成多列
  5. df[["類(lèi)型1","類(lèi)型2","類(lèi)型3"]] = df["電影類(lèi)型"].str.split("/",expand=True)
  6. # 選取想要的列
  7. df_final = df[["電影名","類(lèi)型1","類(lèi)型2","類(lèi)型3"]]
  8. # 將行轉(zhuǎn)列
  9. df_final = df_final.melt(id_vars=["電影名"],value_name="類(lèi)型")
  10. # 對(duì)“電影名”字段進(jìn)行排序
  11. df_final = df_final[["電影名","類(lèi)型"]]
  12. df_final.sort_values(by="電影名",inplace=True)
  13. # 刪除“類(lèi)型==None”的行
  14. for index,value in enumerate(df_final["類(lèi)型"]):
  15.     if value == None:
  16.         df_final.drop(df_final.index[index],inplace=True)
  17. df_final

結(jié)果如下:

2)方法二

上述方法確實(shí)復(fù)雜,由于我的Pandas版本是0.23.4,因此無(wú)法使用explode()方法,進(jìn)行炸裂操作。在pandas0.25版本的時(shí)候,DataFrame中才新增了一個(gè)explode()方法,專(zhuān)門(mén)用來(lái)將一行變多行。

  • Pandas.explode()函數(shù)的用法;
 
 
 
 
  1. import pandas as pd
  2. # 讀取數(shù)據(jù)
  3. df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
  4. # 將一行拆分成列表形式,注意:這里不需要使用expand=True參數(shù)
  5. df["type"] = df["電影類(lèi)型"].str.split("/")
  6. # 直接炸裂指定列
  7. df.explode("type")

結(jié)果如下:

多行并一行這里沒(méi)有使用什么特別的知識(shí),好好的理解Pandas中分組聚合應(yīng)用某個(gè)函數(shù),即可輕松解決這個(gè)問(wèn)題。

 
 
 
 
  1. import pandas as pd
  2. # 讀取數(shù)據(jù)
  3. df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet2")
  4. # 分組聚合,應(yīng)用某個(gè)函數(shù)
  5. def func(df):
  6.     return ','.join(df.values)
  7. df = df.groupby(by='電影名').agg(func).reset_index()
  8. df

結(jié)果如下:


網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題:Python中實(shí)現(xiàn)“一行拆多行“和“多行并一行“,你會(huì)嗎?
本文路徑:http://www.5511xx.com/article/cdgjeis.html