在Pandas中,可以使用explode函数将Dataframe中的每一行分解为多行。explode函数用于展开包含列表或Series的列,将每个元素拆分为一行。 使用explode函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.explode(column) 其中,df是要操作的Dataframe,column是要展开的列名。 explode函数的优势在于可以轻松处理包含嵌套列表或Series的列...
其中最简单的一个(可能是最简单的)是Explode函数。 我们以这个df为例 使用explosion函数并指定列名: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_new=df.explode(column="data").reset_index(drop=True) reset_index会为DataFrame分配一个新的整数索引。 combine_first函数 combine_first函数用于合并两...
其中最简单的一个(可能是最简单的)是Explode函数。 我们以这个df为例 使用explosion函数并指定列名: df_new = df.explode(column="data").reset_index(drop=True) reset_index会为DataFrame分配一个新的整数索引。 combine_first函数 combine_first函数用于合并两个具有相同索引的数据结构。 它最主要的用途是用一...
subset: columns used to identify duplicates. to_dict(), to_json() to_json是将其转换为与json相关的字符串。 to_dict是将其转换为dict(json object)相关的对象。 to_dict('records')则转换为[{column:value,...}]形式。 explode() explode('column') 将其中是多值的列进行展开,如某行的该列的值为...
explode(column[, ignore_index]) 将类似列表的每个元素转换为一行,复制索引值。ffill([axis, inplace, limit, downcast]) DataFrame.fillna()的同义词,方法='ffill'。fillna([value, method, axis, inplace, …]) 使用指定的方法填充NA / NaN值。filter([items, like, regex, axis]) 根据指定的索引标签...
修复了在column不是字符串的任何标量时引发AssertionError的DataFrame.explode()中的回归(GH 43314) 修复了在某些情况下尝试多次传递args和kwargs给用户提供的func的Series.aggregate()中的回归(GH 43357) 修复了迭代DataFrame.groupby.rolling对象时的回归,导致如果输入的分组未排序,则结果 DataFrame 的索引不正确(GH 43...
df.assign(变量 1 =df.变量 1. str.split( ',' )).explode( '变量1' ) 以后再拆分这样的数据就简单多了。具体官方文档说明详见 section on Exploding list-like column 。 7. SparseDataFrame 被废弃了 0.25 以前专门有SparseDataFrame(),生成稀疏矩阵,0.25 以后,这个函数被废弃了,改成pd.DataFrame里的pd...
'explode', 'factorize', 'ffill', 'fillna', 'filter', 'first', 'first_valid_index', 'floordiv', 'ge', 'get', 'groupby', 'gt', 'hasnans', 'head', 'hist', 'iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decrea...
指示预期的JSON字符串格式。 兼容的JSON字符串可以由to_json()生成, 并具有相应的方向值。可能的方向集合为: 1)'split' :dict 如{index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]} 2)'records': list 如[{column -> value}, ... , {column -> value}] ...
json_normalize(data, max_level=1) 6. 增加 explode() 方法,把 list “炸”成行 Series 与 DataFrame 增加了 explode() 方法,把 list 形式的值转换为单独的行。 df = pd.DataFrame([{'变量1': 'a,b,c', '变量2': 1}, {'变量1': 'd,e,f', '变量2': 2}]) ...