Python中Dataframe元素为不定长list时的拆分分组
目录
引言
解决方法
总结
引言本文想要解决的问题是当DataFrame中某一列元素为不定长度的数组时，该如何对它们进行拆分分解为后续元素，从而进行进一步的提取操作，数据格式见下图：
这个问题的解决思路首先是要不定长的数组填充成等长的数组，从而后续可以直接转换为元素为单一值的标准DataFrame，再和原DataFrame合并即可完成操作。填充的部分使用了map()方法来实现，实现前还需要获得数组的最大长度以确定填充数目。代码见下：
a=[[['a','d'],['b'],['a','c']],[1,2,3],[4,5,6]]
df=pd.DataFrame(a).T
used_col=df[0]
length=used_col.map(lambda x:len(x))
max_l=length.max()
temp=used_col.map(lambda x:x+[np.nan]*(max_l-len(x)))
temp=np.array(temp.to_list())
temp=pd.DataFrame(temp)
df=df.drop(0,axis=1)
temp.columns=['cat1','cat2']
output=df.join(temp)
结果展示：
总结pd.DataFrame(a).T
Out[13]:
0 1 2
0 [a, d] 1 4
1 [b] 2 5
2 [a, c] 3 6
output
Out[14]:
1 2 cat1 cat2
0 1 4 a d
1 2 5 b nan
2 3 6 a c
笔者解决这个问题的关键思路就是将元素为不定长list的一列取出来作为新的DataFrame，但没有找到好的办法实现长度不够自动补齐，无奈使用map()函数手动补齐。这个问题其实不是笔者遇到的，只是在问答区回答别人提问时花了点时间解决了一下，再加上最后没有被题主所采纳感觉很可惜，就发出来和大家分析一下自己的解法，可能会略显粗糙。
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