pandas 扩展逗号分隔字符串数据

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将逗号分隔的字符串数据拆分为多个列可以应用于许多场景。比如当你从文件或数据库中读取数据时，有时会遇到一列中包含多个值的情况。逗号分隔的字符串是一种常见的格式。通过将这样的字符串拆分成多个列，可以更容易地对数据进行分析和处理。本例，我们看一个特别的相关的案例。

数据与需求

我们的示例数据如下：

import pandas as pd
import io

data ='''
a  b         c1   c2     c3  c4
A  W      1,2,3  1,2  1,3,3  g
B  X  1,2,3,4,5    k  1,4,7  h
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data),sep='\s+')
df
# ...

将 c1 按逗号拆分，爆炸为一行一行数据，然后将 c1 后边的有逗号的扩展成行，没逗号的只写在第一行。

最终效果如：

'''
   a  b c1 c2 c3  c4
0  A  W  1  1  1  g
1  A  W  2  2  3   
2  A  W  3     3   
3  B  X  1  k  1  h
4  B  X  2     4   
5  B  X  3     7   
6  B  X  4         
7  B  X  5         
'''

思路

先将 DataFrame 中有逗号的值分拆转为列表，接下来我们对 c1 进行爆炸，就得到了整个数据的基本框架，在这个框架上我们修改调整数据。

将 a、b 两列设置为索引，这样我们就只处需要处理的逻辑（当然 c1 也不需要再处理了，也可以设置为索引），在最后需要处理完成了再重置回来。

写一个数据处理函数，用索引分组后的 transform() 来应用，因为 transform() 返回的是对每个列的处理，返回的相同形状的数据。

关键是这个函数的逻辑：

对 c1 不处理，直接返回
如果这个无 Series 的第一个值是列表，我们就要修改数据，按以下几步：
- 计算我们要多少个空格
- 将第一个值（列表），与计算后的空格拼接形成一个与原列相同长度的列表
- 将这个列表返回，这样会覆盖到原列数据
如果不是列表，只将第一个值与其他空格组成列表返回，逻辑和上述过程一样

代码

先将有逗号的值拆分成列表：

df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x)
'''
   a  b               c1      c2         c3  c4
0  A  W        [1, 2, 3]  [1, 2]  [1, 3, 3]  g
1  B  X  [1, 2, 3, 4, 5]       k  [1, 4, 7]  h
'''

爆炸 c1 列，设置索引：

(
    df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x)
    .explode('c1')
    .set_index(['a', 'b'])
)
'''
    c1      c2         c3  c4
a b
A W  1  [1, 2]  [1, 3, 3]  g
  W  2  [1, 2]  [1, 3, 3]  g
  W  3  [1, 2]  [1, 3, 3]  g
B X  1       k  [1, 4, 7]  h
  X  2       k  [1, 4, 7]  h
  X  3       k  [1, 4, 7]  h
  X  4       k  [1, 4, 7]  h
  X  5       k  [1, 4, 7]  h
'''

分组，按思路逻辑编写处理函数：

def func(s: pd.Series):
    first = s.iloc[0]
    if s.name == 'c1':
        return s
    elif isinstance(first, list):
        space_len = len(s) - len(first)
        values = first + ['']*space_len
        return values
    else:
        values = [first] + ['']*(len(s)-1)
        return values

(
    df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x)
    .explode('c1')
    .set_index(['a', 'b'])
    .groupby(level=[0, 1])
    .transform(func)
    .reset_index()
)
# ...

这样就得到了最终的需求结果。

（完）

pandas 扩展逗号分隔字符串数据

数据与需求

思路

代码

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