df = pd.json_normalize(data=data.get("blockdevices")).explode(column="children") df = (pd .concat(objs=[df, df.children.apply(func=pd.Series)], axis=1) .drop(columns=0) .fillna("") .drop(columns="children").reset_index(drop=True) ) print(df) 结果: name size uuid mountpoint...
explode函数可以将包含列表或Series的列展开为多行,每个元素占据一行。 以下是完善且全面的答案: 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...
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...
这是一个经典的行分割成列的问题。有许多的不同的方法来解决这个任务。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。
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个对象的非缺失值填充另一个对象的缺失值。这个函数通常在处理缺失数据时很有用。在这方面,它的作用与SQ...
一、 explode explode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据,若想要展开成多行进行分析,这时候explode就派上用场,而且只需一行代码,非常节省时间。 用法: 参数作用: column :str或tuple 以下表中第三行、第二列为例,展开[2,3,8]: 使用explode轻松将[2,3,8]转...
pandas.DataFrame.explode() 方法用于将 DataFrame 中的列中的每个元素展开为单独的行。这个方法主要用于处理包含列表或其他可迭代对象的列,将它们展开成多个行,而列的其他元素保持不变。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.explode方法的使用。 DataFrame.explode(self, column: Union[str, Tuple]) [源代码] ...
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.SparseArray了,函数...
Pandas是一个开源的库,主要是为了方便和直观地处理关系型或标记型数据。它提供了各种数据结构和操作,用于处理数字数据和时间序列。这个库是建立在NumPy库之上的。Pandas的速度很快,有很高的性能和生产力。历史Pandas最初是由Wes McKinney在2008年开发的,当时他在AQR资本管理公司工作。他说服了AQR允许他开放Pandas的源...