2024-09-27 07:35:08 发布
网友
我有这样一个数据帧:
Var_1 201601_abc 201603_tbc;201608_sdf;201508_dsf 201601_abc;201508_dsf ...
我想要一个包含Var1中不同值的列(值以“;”分隔)被认为是不同的
因此,最终的数据帧如下所示:
Var_2 201601_abc 201603_tbc 201608_sdf 201508_dsf
IIUC应采取以下措施:
In [160]: df2 = pd.DataFrame(df['Var_1'].str.split(';',expand=True).stack().unique(), columns=['Var_2']) df2 Out[160]: Var_2 0 201601_abc 1 201603_tbc 2 201608_sdf 3 201508_dsf
这将分割分隔符上的值,然后^{}s并返回^{}值,然后我们可以基于返回的数组构造一个新的df
拆分上述步骤:
In [161]: df['Var_1'].str.split(';',expand=True) Out[161]: 0 1 2 0 201601_abc None None 1 201603_tbc 201608_sdf 201508_dsf 2 201601_abc 201508_dsf None In [162]: df['Var_1'].str.split(';',expand=True).stack() Out[162]: 0 0 201601_abc 1 0 201603_tbc 1 201608_sdf 2 201508_dsf 2 0 201601_abc 1 201508_dsf dtype: object In [163]: df['Var_1'].str.split(';',expand=True).stack().unique() Out[163]: array(['201601_abc', '201603_tbc', '201608_sdf', '201508_dsf'], dtype=object)
IIUC应采取以下措施:
这将分割分隔符上的值,然后^{} s并返回^{} 值,然后我们可以基于返回的数组构造一个新的df
拆分上述步骤:
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