Transformarea unei coloane de tip listă

Restructurarea datelor cu pandas

Maria Eugenia Inzaugarat

Data Scientist

Coloane de tip listă

DataFrame cu o coloană ce conține liste

Restructurarea datelor cu pandas

Transformarea coloanelor de tip listă

Săgeată de la DataFrame la DataFrame explodat

Restructurarea datelor cu pandas

Metoda .explode()

Săgeată de la DataFrame la DataFrame explodat

Metoda explode

Restructurarea datelor cu pandas

Explozia unei coloane

cities

          city  country               zip_code
0  Los Angeles      USA  [90001, 90004, 90008]
1       Madrid    Spain  [28001, 28004, 28005]
2        Rabat  Morocco         [10010, 10170]
Restructurarea datelor cu pandas

Explozia unei coloane

cities_explode = cities['zip_code'].explode()
cities_explode

0    90001
0    90004
0    90008
1    28001
1    28004
1    28005
2    10010
2    10170
Restructurarea datelor cu pandas

Explozia unei coloane

cities[['city', 'country']]
Restructurarea datelor cu pandas

Explozia unei coloane

cities[['city', 'country']].merge(cities_explode,                                  )
Restructurarea datelor cu pandas

Explozia unei coloane

cities[['city', 'country']].merge(cities_explode, left_index=True, right_index=True)

          city  country zip_code
0  Los Angeles      USA    90001
0  Los Angeles      USA    90004
0  Los Angeles      USA    90008
1       Madrid    Spain    28001
1       Madrid    Spain    28004
1       Madrid    Spain    28005
2        Rabat  Morocco    10010
2        Rabat  Morocco    10170
Restructurarea datelor cu pandas

Explozia unei coloane din DataFrame

cities_explode = cities.explode('zip_code')
cities_explode

          city  country zip_code
0  Los Angeles      USA    90001
0  Los Angeles      USA    90004
0  Los Angeles      USA    90008
1       Madrid    Spain    28001
1       Madrid    Spain    28004
1       Madrid    Spain    28005
2        Rabat  Morocco    10010
2        Rabat  Morocco    10170
Restructurarea datelor cu pandas

Explozia unei coloane din DataFrame

cities_explode.reset_index(drop=True, inplace=True)

          city  country zip_code
0  Los Angeles      USA    90001
1  Los Angeles      USA    90004
2  Los Angeles      USA    90008
3       Madrid    Spain    28001
4       Madrid    Spain    28004
5       Madrid    Spain    28005
6        Rabat  Morocco    10010
7        Rabat  Morocco    10170
Restructurarea datelor cu pandas

Liste goale

cities_new

          city  country               zip_code
0  Los Angeles      USA  [90001, 90004, 90008]
1       Madrid    Spain                     []
2        Rabat  Morocco         [10010, 10170]

cities_new.explode('zip_code')

          city  country zip_code
0  Los Angeles      USA    90001
0  Los Angeles      USA    90004
0  Los Angeles      USA    90008
1       Madrid    Spain      NaN
2        Rabat  Morocco    10010
2        Rabat  Morocco    10170
Restructurarea datelor cu pandas

Înlănțuirea operațiilor

cities

          city  country             zip_code
0  Los Angeles      USA  90001, 90004, 90008
1       Madrid    Spain  28001, 28004, 28005
2        Rabat  Morocco         10010, 10170
Restructurarea datelor cu pandas

Înlănțuirea operațiilor

cities['zip_code'].str.split(',', expand=True)

       0       1       2
0  90001   90004   90008
1  28001   28004   28005
2  10010   10170    None
Restructurarea datelor cu pandas

Înlănțuirea operațiilor

cites.assign(zip_code=                                )
Restructurarea datelor cu pandas

Înlănțuirea operațiilor

cites.assign(zip_code=cities['zip_code'].str.split(','))
Restructurarea datelor cu pandas

Înlănțuirea operațiilor

cites.assign(zip_code=cities['zip_code'].str.split(',')).explode('zip_code')

          city  country zip_code
0  Los Angeles      USA    90001
0  Los Angeles      USA    90004
0  Los Angeles      USA    90008
1       Madrid    Spain    28001
1       Madrid    Spain    28004
1       Madrid    Spain    28005
2        Rabat  Morocco    10010
2        Rabat  Morocco    10170
Restructurarea datelor cu pandas

Să exersăm!

Restructurarea datelor cu pandas

Preparing Video For Download...