सूची-जैसे कॉलम को ट्रांसफॉर्म करना

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

Maria Eugenia Inzaugarat

Data Scientist

सूची-जैसे कॉलम

सूचियाँ रखने वाला कॉलम वाला DataFrame

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

सूची-जैसे कॉलम ट्रांसफॉर्म करना

DataFrame से explode DataFrame की ओर इशारा करता तीर

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

.explode() मेथड

DataFrame से explode DataFrame की ओर इशारा करता तीर

explode मेथड

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

कॉलम को explode करना

cities

          city  country               zip_code
0  Los Angeles      USA  [90001, 90004, 90008]
1       Madrid    Spain  [28001, 28004, 28005]
2        Rabat  Morocco         [10010, 10170]
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

कॉलम को explode करना

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

0    90001
0    90004
0    90008
1    28001
1    28004
1    28005
2    10010
2    10170
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

कॉलम को explode करना

cities[['city', 'country']]
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

कॉलम को explode करना

cities[['city', 'country']].merge(cities_explode,                                  )
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

कॉलम को explode करना

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
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

DataFrame में कॉलम explode करना

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
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

DataFrame में कॉलम explode करना

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
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

खाली सूचियाँ

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
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

चेनिंग ऑपरेशंस

cities

          city  country             zip_code
0  Los Angeles      USA  90001, 90004, 90008
1       Madrid    Spain  28001, 28004, 28005
2        Rabat  Morocco         10010, 10170
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

चेनिंग ऑपरेशंस

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

       0       1       2
0  90001   90004   90008
1  28001   28004   28005
2  10010   10170    None
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

चेनिंग ऑपरेशंस

cites.assign(zip_code=                                )
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

चेनिंग ऑपरेशंस

cites.assign(zip_code=cities['zip_code'].str.split(','))
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

चेनिंग ऑपरेशंस

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
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

अभ्यास करते हैं!

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

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