[[339021]]

 粉絲提問(wèn)

今天粉絲提了下面這樣一個(gè)問(wèn)題，其中一個(gè)是"一行拆多行"，另外一個(gè)是"多行并一行"，貌似群友用power query已經(jīng)解決了。但是基于Python怎么做呢?接著往下看。

一行拆多行

上面這個(gè)問(wèn)題我會(huì)提供兩個(gè)思路，供大家選擇，當(dāng)然肯定是越簡(jiǎn)單得越好。每種方法中都有一些好用的技巧，希望大家能夠好好學(xué)習(xí)。

1)方法一

下方代碼中有很多重要的知識(shí)點(diǎn)，需要我們下去好好學(xué)習(xí)一下，我只提供解題思路，關(guān)于每個(gè)知識(shí)點(diǎn)怎么用，希望大家下去自行研究學(xué)習(xí)。

• Pandas.melt()函數(shù)的用法;
• Series.str.split("/",expand=True)中，expand=True參數(shù)的用法;
• Series.sort_values()對(duì)文本進(jìn)行排序;
• Python中enumerate()函數(shù)的用法;

import pandas as pd 
# 讀取數(shù)據(jù) 
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1") 
# 將一列炸裂成多列 
df[["類型1","類型2","類型3"]] = df["電影類型"].str.split("/",expand=True) 
# 選取想要的列 
df_final = df[["電影名","類型1","類型2","類型3"]] 
# 將行轉(zhuǎn)列 
df_final = df_final.melt(id_vars=["電影名"],value_name="類型") 
# 對(duì)“電影名”字段進(jìn)行排序 
df_final = df_final[["電影名","類型"]] 
df_final.sort_values(by="電影名",inplace=True) 
# 刪除“類型==None”的行 
for index,value in enumerate(df_final["類型"]): 
    if value == None: 
        df_final.drop(df_final.index[index],inplace=True) 
df_final 

結(jié)果如下：

2)方法二

上述方法確實(shí)復(fù)雜，由于我的Pandas版本是0.23.4，因此無(wú)法使用explode()方法，進(jìn)行炸裂操作。在pandas0.25版本的時(shí)候，DataFrame中才新增了一個(gè)explode()方法，專門用來(lái)將一行變多行。

• Pandas.explode()函數(shù)的用法;

import pandas as pd 
# 讀取數(shù)據(jù) 
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1") 
# 將一行拆分成列表形式，注意：這里不需要使用expand=True參數(shù) 
df["type"] = df["電影類型"].str.split("/") 
# 直接炸裂指定列 
df.explode("type") 

結(jié)果如下：

多行并一行這里沒有使用什么特別的知識(shí)，好好的理解Pandas中分組聚合應(yīng)用某個(gè)函數(shù)，即可輕松解決這個(gè)問(wèn)題。

import pandas as pd 
# 讀取數(shù)據(jù) 
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet2") 
# 分組聚合，應(yīng)用某個(gè)函數(shù) 
def func(df): 
    return ','.join(df.values) 
df = df.groupby(by='電影名').agg(func).reset_index() 
df 

結(jié)果如下：