Python 取消（爆炸）熊猫系列

我有：

我想从

col1

中的字符串中取每个字母的“组合乘积”，并在

col2

中取每个元素的整数。即：

df = pd.DataFrame({'col1': ['asdf', 'xy', 'q'], 'col2': [1, 2, 3]})

   col1  col2
0  asdf     1
1    xy     2
2     q     3

现行方法：

  col1  col2
0    a    1
1    s    1
2    d    1
3    f    1
4    x    2
5    y    2
6    q    3

---

还有更有效的解决方法吗？

来自

列表的技巧

from itertools import product

pieces = []
for _, s in df.iterrows():
    letters = list(s.col1)
    prods = list(product(letters, [s.col2]))
    pieces.append(pd.DataFrame(prods))

pd.concat(pieces)

还有一个：）

使用
list
+
str.join
和
np.重复-

df.set_index('col2').col1.apply(lambda x: pd.Series(list(x))).stack()\
.reset_index(1,drop = True).reset_index(name = 'col1')

    col2    col1
0   1       a
1   1       s
2   1       d
3   1       f
4   2       x
5   2       y
6   3       q


任何列数的通用解决方案都很容易实现，而无需对解决方案进行太多更改-

pd.DataFrame(
{
     'col1' : list(''.join(df.col1)), 
     'col2' : df.col2.values.repeat(df.col1.str.len(), axis=0)
})

  col1  col2
0    a     1
1    s     1
2    d     1
3    f     1
4    x     2
5    y     2
6    q     3


性能

i = list(''.join(df.col1))
j = df.drop('col1', 1).values.repeat(df.col1.str.len(), axis=0)

df = pd.DataFrame(j, columns=df.columns.difference(['col1']))
df.insert(0, 'col1', i)

df

  col1 col2
0    a    1
1    s    1
2    d    1
3    f    1
4    x    2
5    y    2
6    q    3






我尝试给Vaishali的计时，但在这个数据集上花费了太长时间
 具有列表理解和智能解包功能的通用解决方案：

%%timeit
pd.DataFrame(
{
     'col1' : list(''.join(df.col1)), 
     'col2' : df.col2.values.repeat(df.col1.str.len(), axis=0)
})

10 loops, best of 3: 124 ms per loop

您还可以尝试使用和函数来实现类似的结果

例如

pd.DataFrame(
    [[x] + b for a, *b in df.values for x in a],
    columns=df.columns
)

  col1  col2
0    a     1
1    s     1
2    d     1
3    f     1
4    x     2
5    y     2
6    q     3

希望有帮助。
使用Explode（pandas>=0.25）

结果：

df = pd.DataFrame({'col1': ['asdf', 'xy', 'q'], 'col2': [1, 2, 3]})

df.col1=df.col1.apply(list)
df = df.explode('col1')

没有循环的方法有很多：）在R:-）中被称为unnest：）对于任何感兴趣的人来说，我已经为每个人的答案计时。相关的所有解决方案在这里都很好，我将为dup:-）标记它，正如我们之前讨论的，熊猫应该为unnest添加一个小api:-）这很好。目前，它需要
1个循环，每个循环最好3:1.68秒。一旦你的选项完成了，我会为它们添加计时。我会坚持这个选项啊，在这种情况下，我会在我的答案中添加计时结果！我已经为这条线搜索了超过15分钟..“df.col1=df.col1.apply（列表）“”@ModemRakeshgoud yw:-）并供参考
df = pd.concat([df] * 100000, ignore_index=True)

# MaxU's solution

%%timeit
df.col1.str.extractall(r'(.)') \
           .reset_index(level=1, drop=True) \
           .join(df['col2']) \
           .reset_index(drop=True)

1 loop, best of 3: 1.98 s per loop

# piRSquared's solution

%%timeit
pd.DataFrame(
     [[x] + b for a, *b in df.values for x in a],
     columns=df.columns
)

1 loop, best of 3: 1.68 s per loop

# Wen's solution

%%timeit
v = df.col1.apply(list)
pd.DataFrame({'col1':np.concatenate(v.values),'col2':df.col2.repeat(v.apply(len))})

1 loop, best of 3: 835 ms per loop

# Alexander's solution

%%timeit
pd.DataFrame([(letter, i) 
              for letters, i in zip(df['col1'], df['col2']) 
              for letter in letters],
             columns=df.columns)

1 loop, best of 3: 316 ms per loop

%%timeit
pd.DataFrame(
{
     'col1' : list(''.join(df.col1)), 
     'col2' : df.col2.values.repeat(df.col1.str.len(), axis=0)
})

10 loops, best of 3: 124 ms per loop

pd.DataFrame(
    [[x] + b for a, *b in df.values for x in a],
    columns=df.columns
)

  col1  col2
0    a     1
1    s     1
2    d     1
3    f     1
4    x     2
5    y     2
6    q     3

import pandas as pd
from itertools import chain, repeat

d = {'col1': ['asdf', 'xy', 'q'], 'col2': [1, 2, 3]}

expanded_d = {
    "col1": list(chain(*[list(item) for item in d["col1"]])),
    "col2": list(chain(*[list(repeat(d["col2"][idx], len(list(d["col1"][idx])))) for idx in range(len(d["col1"])) ]))
    }

result = pd.DataFrame(data=expanded_d)

  col1  col2
0    a     1
1    s     1
2    d     1
3    f     1
4    x     2
5    y     2
6    q     3

df = pd.DataFrame({'col1': ['asdf', 'xy', 'q'], 'col2': [1, 2, 3]})

df.col1=df.col1.apply(list)
df = df.explode('col1')

  col1  col2
0   a   1
0   s   1
0   d   1
0   f   1
1   x   2
1   y   2
2   q   3