Python中实现一行拆多行和多行并一行的示例代码
(编辑：jimmy 日期: 2024/11/19 浏览：3 次 )
粉丝提问
今天粉丝提了下面这样一个问题，其中一个是"一行拆多行"，另外一个是"多行并一行"，貌似群友用power query已经解决了。但是基于Python怎么做呢？接着往下看。
一行拆多行
上面这个问题我会提供两个思路，供大家选择，当然肯定是越简单得越好。每一种方法中都有一些好用的技巧，希望大家能够好好学习。
1）方法一
下方代码中有很多重要的知识点，需要我们下去好好学习一下，我这里只提供解体思路，关于每个知识点怎么用，希望大家下去自行研究学习。
- Pandas.melt()函数的用法；
- Series.str.split("/",expand=True)中，expand=True参数的用法；
- Series.sort_values()对文本进行排序；
- Python中enumerate()函数的用法；
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
# 将一列炸裂成多列
df[["类型1","类型2","类型3"]] = df["电影类型"].str.split("/",expand=True)
# 选取想要的列
df_final = df[["电影名","类型1","类型2","类型3"]]
# 将行专列
df_final = df_final.melt(id_vars=["电影名"],value_name="类型")
# 对“电影名”字段进行排序
df_final = df_final[["电影名","类型"]]
df_final.sort_values(by="电影名",inplace=True)
# 删除“类型==None”的行
for index,value in enumerate(df_final["类型"]):
if value == None:
df_final.drop(df_final.index[index],inplace=True)
df_final
结果如下：
2）方法二
上述方法确实感觉复杂了，但是没办法，我之前的Pandas版本只有0.23.4，因此无法用explode()方法，进行炸裂操作。在pandas0.25版本的时候, DataFrame中才新增了一个explode方法, 专门用来将一行变多行。
Pandas.explode()函数的用法；
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
# 将一行拆分成列表形式，注意：这里不需要使用expand=True参数
df["type"] = df["电影类型"].str.split("/")
# 直接炸裂指定列
df.explode("type")
结果如下：
多行并一行
这里没有使用什么特别的知识，好好理解Pandas中分组聚合应用某个函数，即可轻松解决这个问题。
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet2")
# 分组聚合，应用某个函数
def func(df):
return ','.join(df.values)
df = df.groupby(by='电影名').agg(func).reset_index()
df
结果如下：
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