如何根据2组列之间的值组合创建列？
发布时间：2020-12-20 11:05:56 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：我有一个逗号分隔值的数据框,我使用pd.concat拆分出来. 原始df： org country typeOrange USA,GBR,AUS OWF,PMR,KIQRed AUS,RUS,NZL DOG,MOP,LOF 拆分列给了我一个df,我们称之为df_wide, org country_1 country_2 country_3 type_1 type_2 type_3Orange USA G
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我有一个逗号分隔值的数据框,我使用pd.concat拆分出来.
原始df： org country type Orange USA,GBR,AUS OWF,PMR,KIQ Red AUS,RUS,NZL DOG,MOP,LOF 拆分列给了我一个df,我们称之为df_wide, org country_1 country_2 country_3 type_1 type_2 type_3 Orange USA GBR AUS OWF PMR KIQ Watermelon AUS RUS NZL ODG MOP LOF 从上面的数据框架中,我需要以长格式获得单个国家/地区和单一类型的所有可能组合： org country type Orange USA OWF Orange USA PMR Orange USA KIQ Orange GBR OWF Orange GBR PMR Orange GBR KIQ ……等等 这就是我被困住的地方.我错误地认为我可以使用pd.wide_to_long转换数据帧,但我认为我的回答是围绕使用itertools.我搜索了与此问题相关的论坛,但我还是没有完全弄明白.寻找任何建议！原始df列中逗号分隔的值也可能是几十个值,因此我不知道我的宽df会有多少列. 解决方法
这是使用itertools.product的一个解决方案.它不需要您创建的中间数据帧.
from itertools import chain,product
df = pd.DataFrame({'org': ['Orange','Red'],'country': ['USA,AUS','AUS,NZL'],'type': ['OWF,KIQ','DOG,LOF']})
split1 = df['country'].str.split(',')
split2 = df['type'].str.split(',')
lens = split1.map(len) * split2.map(len)
c_list,t_list = zip(*chain.from_iterable(map(product,split1,split2)))
res = pd.DataFrame({'org': np.repeat(df['org'],lens),'country': c_list,'type': t_list})
说明 神奇的是这条线： c_list,split2))) 从内到外工作： >通过split1 / split2计算每对项目的笛卡尔积. 结果 print(res)
org country type
0 Orange USA OWF
0 Orange USA PMR
0 Orange USA KIQ
0 Orange GBR OWF
0 Orange GBR PMR
0 Orange GBR KIQ
0 Orange AUS OWF
0 Orange AUS PMR
0 Orange AUS KIQ
1 Red AUS DOG
1 Red AUS MOP
1 Red AUS LOF
1 Red RUS DOG
1 Red RUS MOP
1 Red RUS LOF
1 Red NZL DOG
1 Red NZL MOP
1 Red NZL LOF
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