复制单元格中包含多个数据段的行

Question

我想采取一个数据帧和复制某些行。 一个名为name的列可以有多个名称。 数据帧示例如下：

data = [
    ['Joe', '17-11-2018', '2'],
    ['Karen', '17-11-2018', '4'],
    ['Bill, Avery', '17-11-2018', '6'],
    ['Sam', '18-11-2018', '4'],
    ['Alex, Frank', '18-11-2018', '6'],
    ['Chris', '18-11-2018', '8'],
]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['name','date','number'])

这将产生以下数据帧：

          name        date number
0          Joe  17-11-2018      2
1        Karen  17-11-2018      4
2  Bill, Avery  17-11-2018      6
3          Sam  18-11-2018      4
4  Alex, Frank  18-11-2018      6
5        Chris  18-11-2018      8

我想采取所有行有多个名称（逗号分隔）和重复他们为每个人的名字。生成的数据帧应如下所示：

    name        date number
0    Joe  17-11-2018      2
1  Karen  17-11-2018      4
2   Bill  17-11-2018      6
3  Avery  17-11-2018      6
4    Sam  18-11-2018      4
5   Alex  18-11-2018      6
6  Frank  18-11-2018      6
7  Chris  18-11-2018      8

Answer 1

杰克。我不太使用dataframes，但是下面的代码应该在df = pd.DataFrame(data, columns = ['name','date','number'])之前工作

new_data = []
for item in data:
    if "," in item[0]:
        new_data.append([item[0].split(", ")[0], item[1], item[2]])
        new_data.append([item[0].split(", ")[1], item[1], item[2]])
    else:
        new_data.append(item)

Answer 2

在str.split之后，它就变成了^{}问题

df['name']=df.name.str.split(',')

unnesting(df,['name'])
Out[97]: 
     name        date number
0     Joe  17-11-2018      2
1   Karen  17-11-2018      4
2    Bill  17-11-2018      6
2   Avery  17-11-2018      6
3     Sam  18-11-2018      4
4    Alex  18-11-2018      6
4   Frank  18-11-2018      6
5   Chris  18-11-2018      8

---

def unnesting(df, explode):
    idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
    df1 = pd.concat([
        pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
    df1.index = idx
    return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')

Answer 3

对于带分隔符的字符串，可以使用thisanswer中的以下函数：

def explode_str(df, col, sep):
    s = df[col]
    i = np.arange(len(s)).repeat(s.str.count(sep) + 1)
    return df.iloc[i].assign(**{col: sep.join(s).split(sep)})

---

explode_str(df, 'name', ',')

     name        date number
0     Joe  17-11-2018      2
1   Karen  17-11-2018      4
2    Bill  17-11-2018      6
2   Avery  17-11-2018      6
3     Sam  18-11-2018      4
4    Alex  18-11-2018      6
4   Frank  18-11-2018      6
5   Chris  18-11-2018      8