verschmelzen zwei Datenrahmen unterschiedlicher Größe in Python Pandas

Question

I Datenrahmen wie diese: df1:

Id name Checksum 
2001 A e882 
2002 B 2884 
2002 C ee12,ee84 
2003 D ee23 
2004 E ee42,ee43 
2006 F 2884,2993,3884,3855 
2006 G 344,122,288 

Ich mag Ausgabe wie folgt:

Id name Checksum 
2001 A e882 
2002 B 2884 
2002 C ee12 
2002 C ee84 
2003 D ee23 
2004 E ee42 
2004 E ee43 
2006 F 2884 
2006 F 2993 
2006 F 3884 
2006 F 3855 
2006 G 344 
2006 G 122 
2006 G 288 

ich neuen Datenrahmen erstellen möge wie das obige

Wie mache ich es in Python Pandas?

Answer 1

Sie können str.split für list s verwenden, dann erhalten Sie für length.

s = df['Checksum'].str.split(',') 
print (s) 
0      [e882] 
1      [2884] 
2    [ee12, ee84] 
3      [ee23] 
4    [ee42, ee43] 
5 [2884, 2993, 3884, 3855] 
6    [344, 122, 288] 
Name: Checksum, dtype: object 

l = s.str.len() 
print (l) 
0 1 
1 1 
2 2 
3 1 
4 2 
5 4 
6 3 
Name: Checksum, dtype: int64 

---

cols = ['Id','name'] 
df = pd.DataFrame({x : np.repeat(df[x].values, l) for x in cols}) 
df['Checksum'] = np.concatenate(s) 
df = df.reindex_axis(df.columns, axis=1) 
print (df) 

     Id name Checksum 
0 2001 A  e882 
1 2002 B  2884 
2 2002 C  ee12 
3 2002 C  ee84 
4 2003 D  ee23 
5 2004 E  ee42 
6 2004 E  ee43 
7 2006 F  2884 
8 2006 F  2993 
9 2006 F  3884 
10 2006 F  3855 
11 2006 G  344 
12 2006 G  122 
13 2006 G  288 

Altrnative mit chain.from_iterable:

from itertools import chain 

s = df['Checksum'].str.split(',') 
l = s.str.len() 
cols = ['Id','name'] 
df = pd.DataFrame({x : np.repeat(df[x].values, l) for x in cols}) 
df['Checksum'] = list(chain.from_iterable(s)) 
df = df.reindex_axis(df.columns, axis=1) 
print (df) 
     Id name Checksum 
0 2001 A  e882 
1 2002 B  2884 
2 2002 C  ee12 
3 2002 C  ee84 
4 2003 D  ee23 
5 2004 E  ee42 
6 2004 E  ee43 
7 2006 F  2884 
8 2006 F  2993 
9 2006 F  3884 
10 2006 F  3855 
11 2006 G  344 
12 2006 G  122 
13 2006 G  288