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Python中實(shí)現(xiàn)一行拆多行和多行并一行的示例代碼

更新時(shí)間：2020年09月06日 08:51:11 作者：Huang supreme

這篇文章主要介紹了Python中實(shí)現(xiàn)一行拆多行和多行并一行的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

粉絲提問

今天粉絲提了下面這樣一個(gè)問題，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。

一行拆多行

上面這個(gè)問題我會提供兩個(gè)思路，供大家選擇，當(dāng)然肯定是越簡單得越好。每一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點(diǎn)，需要我們下去好好學(xué)習(xí)一下，我這里只提供解體思路，關(guān)于每個(gè)知識點(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()對文本進(jìn)行排序；
Python中enumerate()函數(shù)的用法；

import pandas as pd
# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
# 將一列炸裂成多列
df[["類型1","類型2","類型3"]] = df["電影類型"].str.split("/",expand=True)
# 選取想要的列
df_final = df[["電影名","類型1","類型2","類型3"]]
# 將行專列
df_final = df_final.melt(id_vars=["電影名"],value_name="類型")
# 對“電影名”字段進(jìn)行排序
df_final = df_final[["電影名","類型"]]
df_final.sort_values(by="電影名",inplace=True)
# 刪除“類型==None”的行
for index,value in enumerate(df_final["類型"]):
  if value == None:
    df_final.drop(df_final.index[index],inplace=True)
df_final

結(jié)果如下：

2）方法二

上述方法確實(shí)感覺復(fù)雜了，但是沒辦法，我之前的Pandas版本只有0.23.4，因此無法用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, 專門用來將一行變多行。

Pandas.explode()函數(shù)的用法；

import pandas as pd
# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
# 將一行拆分成列表形式，注意：這里不需要使用expand=True參數(shù)
df["type"] = df["電影類型"].str.split("/")
# 直接炸裂指定列
df.explode("type")

結(jié)果如下：

多行并一行

這里沒有使用什么特別的知識，好好理解Pandas中分組聚合應(yīng)用某個(gè)函數(shù)，即可輕松解決這個(gè)問題。

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

結(jié)果如下：