熊貓 - 拆分列存儲爲csv

我有一個數據集，每一行代表一個獨特的銷售。一列表示在該銷售中訂購的物品，如CSV。熊貓 - 拆分列存儲爲csv

我需要將「items ordered」列中的值和每個訂購的項目分開，創建一個與原始訂單ID綁定的唯一行。

例如：

Order ID Items Ordered 
    127 Item 1, Item 2, Item 3

應該是：

Order ID Items Ordered 
    127   Item 1 
    127   Item 2 
    127   Item 3

我是比較新的蟒蛇/大熊貓。此代碼有效，但在遍歷所有訂單時很慢。有什麼更好的方法來做到這一點？

temp_item_list = [] 

for row in raw_data.iterrows(): 
    for i in range(len(row['Items'])): 
     temp_item_list.append((row['ID'], row['Items'][i])) 

item_df = pd.DataFrame(temp_item_list)

來源

2017-02-23 ctd25

請不要檢查的答案。 –

參考similar answer，你可以嘗試這一步一步的指導：

>>> initial_df = pandas.read_csv("your_file_path") 
>>> final_df = pandas.concat([Series(row['Order ID'], row['Items Ordered'].split(',')) for _, row in initial_df.iterrows()]).reset_index() 
>>> final_df 
    index 0 
0 Item 1 127 
1 Item 2 127 
2 Item 3 127 
>>> final_df.columns= ['Items Ordered','Order ID'] 
>>> final_df 
    Items Ordered Order ID 
0  Item 1  127 
1  Item 2  127 
2  Item 3  127 
>>> final_df[['Order ID','Items Ordered']] 
    Order ID Items Ordered 
0  127  Item 1 
1  127  Item 2 
2  127  Item 3

這將讓你的工作做好。

來源

2017-02-23 03:16:01

可能對你有幫助的東西是pandas.DataFrame.apply。它允許您將函數應用於每一行。您可以定義一個函數來抓取行中的items元素，將其拆分並調用pandas.DataFrame.append爲每個項目創建一個新行。

以下是關於如何使用apply函數的example。

來源

2017-02-23 03:17:37 Chirag

爲了避免迭代通過所有的行，你可以使用numpy.repeat，使列Order ID而壓扁Items Ordered，並從該做出新的數據幀：

from itertools import chain 
import numpy as np 
import pandas as pd 

# count the number of items in the items order column 
items_count = df["Items Ordered"].str.count(",") + 1 

# extend the Order ID column with numpy repeat and flatten Items Order column 
pd.DataFrame({"Order ID": np.repeat(df["Order ID"], items_count), 
       "Items Ordered": list(chain.from_iterable(df["Items Ordered"].str.split(",")))})

來源

2017-02-23 03:25:00 Psidom

可能這是你在找什麼對於;

df = pd.DataFrame({'order_id':127, 'items_ordered': ['item_1, item_2, item_3']}) 
df1 = pd.concat([df.order_id,df.items_ordered.str.split(',').apply(pd.Series)],axis=1,ignore_index=True) 
df1 = df1.pivot(index = df1.index, columns = df1.columns[0]).stack().stack().to_frame() 
df1 = df1.set_index(df1.index.get_level_values(level=1))

或可選地一個更加簡潔的解決方案結合上述樞軸和set_index步驟是：

df1 = pd.melt(df, id_vars = ['order_id'])

來源

2017-02-25 19:38:49

熊貓 - 拆分列存儲爲csv

回答

相關問題