炸裂，pandas实现列转行的几个实用技巧
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还是在2017年的时候，分享过这个主题：Pandas中如何将一列中的文本拆分为多行？
由于当时pandas没有直接的方法来处理这种情形，因此当时使用的方法较为周折些。
在 Pandas 版本 0.25版本之后，pandas 提供了 explode 方法来处理这种数据情况。
因此，今天来介绍下 explode 方法的使用，同时也放上以前的处理方法，大家可以对比下。
三种方法：
Method 1 （explode） Method 2 Method 3
01数据背景
在数据处理过程中，经常会遇到以下类型的数据：
在同一列中，本该分别填入多行中的数据，被填在一行里了，然而在分析的时候，需要拆分成为多行。
在上图中，列名为 "Country" ，index 为 4 和 5 的单元格内，值为 UK/Australia 和 UK/Netherland 。
今天，我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法。加载数据如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Country':['China','US','Japan','EU','UK/Australia', 'UK/Netherland'],
'Number':[100, 150, 120, 90, 30, 2],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'label': list('abcdef')})
df
Out[2]:
Country Number Value label
0 China 100 1 a
1 US 150 2 b
2 Japan 120 3 c
3 EU 90 4 d
4 UK/Australia 30 5 e
5 UK/Netherland 2 6 f
02Method-1
Method-1 主要是使用 pandas 的 explode 方法来处理。
根据 pandas 官方文档的介绍，explode 方法主要可以列表类似的情况拆分为多行。
列表类似(list-like)，指的是列表、元组、Series 和 numpy 的 ndarray 等类型。
需要注意的是，文字类型的文本类型(str) 是不可以直接用该方法进行处理的。
而咱们上面的数据，比如 UK/Netherland ，则不是 list-like 的数据。
因此，在使用 explode 方法之前，可以先使用 str.split() 方法将文本转换为列表，如下：
df['Country'] = df['Country'].str.split('/')
df
结果如下：
现在， Country 已经是列表类似的情况了，下一步可以使用 explode 方法来处理，如下：
df.explode('Country')
结果如下：
03Method-2
在早期的 Pandas 版本中，咱们需要分多个步骤来处理这种情况，如下：
将含有多值的列进行拆分，然后通过 stack()方法进行变换，并通过index的设置来完成用 drop()方法从DataFrame中删除含有多值的列然后用 join()方法来合并
df.drop('Country', axis=1).join(df['Country'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('Country'))
Out[3]:
Number Value label Country
0 100 1 a China
1 150 2 b US
2 120 3 c Japan
3 90 4 d EU
4 30 5 e UK
4 30 5 e Australia
5 2 6 f UK
5 2 6 f Netherland
过程分步介绍
df['Country'].str.split('/', expand=True).stack()
Out[4]:
0 0 China
1 0 US
2 0 Japan
3 0 EU
4 0 UK
1 Australia
5 0 UK
1 Netherland
dtype: object
df['Country'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True)
Out[5]:
0 China
1 US
2 Japan
3 EU
4 UK
4 Australia
5 UK
5 Netherland
dtype: object
df['Country'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('Country')
Out[6]:
0 China
1 US
2 Japan
3 EU
4 UK
4 Australia
5 UK
5 Netherland
Name: Country, dtype: object
df.drop('Country', axis=1)
Out[7]:
Number Value label
0 100 1 a
1 150 2 b
2 120 3 c
3 90 4 d
4 30 5 e
5 2 6 f
04Method-3
该方法的思路跟Method-2基本是一样的，只是在具体的细节方面有些差异。代码如下：
df['Country'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=0).set_index('level_0').rename(columns={0:'Country'}).join(df.drop('Country', axis=1))
Out[8]:
Country Number Value label
0 China 100 1 a
1 US 150 2 b
2 Japan 120 3 c
3 EU 90 4 d
4 UK 30 5 e
4 Australia 30 5 e
5 UK 2 6 f
5 Netherland 2 6 f
过程分步介绍如下：
df['Country'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=0)
Out[9]:
level_0 0
0 0 China
0 1 US
0 2 Japan
0 3 EU
0 4 UK
1 4 Australia
0 5 UK
1 5 Netherland
df['Country'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=0).set_index('level_0')
Out[10]:
0
level_0
0 China
1 US
2 Japan
3 EU
4 UK
4 Australia
5 UK
5 Netherland
df['Country'].str.split('/', expand=True).stack().reset_index(level=0).set_index('level_0').rename(columns={0:'Country'})
Out[11]:
Country
level_0
0 China
1 US
2 Japan
3 EU
4 UK
4 Australia
5 UK
5 Netherland
df.drop('Country', axis=1)
Out[12]:
Number Value label
0 100 1 a
1 150 2 b
2 120 3 c
3 90 4 d
4 30 5 e
5 2 6 f
05小结
在 pandas 的 explode 方法出现以后，遇到类似的情形，建议优先考虑该方法。
explode 方法是将 list-like 的数据拆分为多行，还有时候，咱们是需要将这些数据拆分为多列的。
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