การแปลงคอลัมน์ที่มีลักษณะเป็นลิสต์

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

Maria Eugenia Inzaugarat

Data Scientist

คอลัมน์ที่มีลักษณะเป็นลิสต์

DataFrame ที่มีคอลัมน์ซึ่งประกอบด้วยลิสต์

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การแปลงคอลัมน์ที่มีลักษณะเป็นลิสต์

ลูกศรชี้จาก DataFrame ไปยัง DataFrame ที่ explode แล้ว

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

เมธอด .explode()

ลูกศรชี้จาก DataFrame ไปยัง DataFrame ที่ explode แล้ว

เมธอด explode

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ explode คอลัมน์

cities

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

การ explode คอลัมน์

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

0    90001
0    90004
0    90008
1    28001
1    28004
1    28005
2    10010
2    10170
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ explode คอลัมน์

cities[['city', 'country']]
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ explode คอลัมน์

cities[['city', 'country']].merge(cities_explode,                                  )
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ explode คอลัมน์

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
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ explode คอลัมน์ใน 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
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ explode คอลัมน์ใน 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
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

ลิสต์ว่าง

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
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การเชื่อมโอเปอเรชัน

cities

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

การเชื่อมโอเปอเรชัน

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

       0       1       2
0  90001   90004   90008
1  28001   28004   28005
2  10010   10170    None
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การเชื่อมโอเปอเรชัน

cites.assign(zip_code=                                )
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การเชื่อมโอเปอเรชัน

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

การเชื่อมโอเปอเรชัน

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
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

มาฝึกกันเถอะ!

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

Preparing Video For Download...