Die schnellsten Methode I bisher gefunden wird, um den Datenrahmen mit .iloc erstreckt, und Zuweisen der zurück Zielspalte abgeflacht.
die übliche Eingabe Given (ein wenig repliziert):
df = (pd.DataFrame({'name': ['A.J. Price'] * 3,
'opponent': ['76ers', 'blazers', 'bobcats'],
'nearest_neighbors': [['Zach LaVine', 'Jeremy Lin', 'Nate Robinson', 'Isaia']] * 3})
.set_index(['name', 'opponent']))
df = pd.concat([df]*10)
df
Out[3]:
nearest_neighbors
name opponent
A.J. Price 76ers [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
blazers [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
bobcats [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
76ers [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
blazers [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
...
Angesichts der folgenden vorgeschlagenen Alternativen:
col_target = 'nearest_neighbors'
def extend_iloc():
# Flatten columns of lists
col_flat = [item for sublist in df[col_target] for item in sublist]
# Row numbers to repeat
lens = df[col_target].apply(len)
vals = range(df.shape[0])
ilocations = np.repeat(vals, lens)
# Replicate rows and add flattened column of lists
cols = [c for c in df.columns if c != col_target]
new_df = df.iloc[ilocations, cols].copy()
new_df[col_target] = col_flat
return new_df
def melt():
return (pd.melt(df[col_target].apply(pd.Series).reset_index(),
id_vars=['name', 'opponent'],
value_name=col_target)
.set_index(['name', 'opponent'])
.drop('variable', axis=1)
.dropna()
.sort_index())
def stack_unstack():
return (df[col_target].apply(pd.Series)
.stack()
.reset_index(level=2, drop=True)
.to_frame(col_target))
Ich finde, dass extend_iloc() dieschnellste ist:
%timeit extend_iloc()
3.11 ms ± 544 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
%timeit melt()
22.5 ms ± 1.25 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
%timeit stack_unstack()
11.5 ms ± 410 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
Können Sie ein Beispiel für Ihre gewünschte Ausgabe geben, und wha Hast du es bisher versucht? Am einfachsten können andere Ihnen helfen, wenn Sie einige Beispieldaten bereitstellen, die ebenfalls ausgeschnitten werden können. – dagrha
Sie können 'pd.DataFrame (df.nearest_neighbors.values.tolist())' verwenden, um diese Spalte zu entpacken und dann 'pd.merge', um sie mit den anderen zu kleben. – hellpanderrr
@helpanderr ich denke nicht, dass 'values.tolist()' hier irgendwas macht; die Spalte ist bereits eine Liste – maxymoo