Python 与列表列中的项目关联的金额总和

我有一个数据框，如下所示：

country   letter             keywords                 amount
   c         y     ['fruits', 'apples', "banana"]       700
   c         y     ["music", "dance", "banana"]         150
   c         y     ['loud', "dance", "apples"]          350

我想计算与每个关键字相关联的金额。 注：

国家

和

字母

并不总是相同的，如上面的人为数据所示。此外，

关键字列表的大小也各不相同

我试过几种解决办法。我在下面附上了我最快的一个。我还尝试了
apply
和
defaultdicts
的解决方案

keywords_list = []
for i in zip(*[df[c] for c in df.columns]):
    data = list(i[0:2])
    for k in i[2]:
        row = [k] + data + [i[-1]]
        keywords_list.append(row)

df_expanded = pd.DataFrame(keywords_list)
df_expanded.groupby(list(range(3)))[3].sum().reset_index()


目标

  country letter keywords  amount
0       c      y   apples    1050
1       c      y   banana     850
2       c      y    dance     500
3       c      y   fruits     700
4       c      y     loud     350
5       c      y    music     150

编辑：纠正目标示例中的错误

  country letter keywords  amount
0       c      y   apples    1050
1       c      y   banana     850
2       c      y    dance     500
3       c      y   fruits     700
4       c      y     loud     350
5       c      y    music     150


数据

country = list("ccc")
letters = list("yyy")
keywords = [['fruits', 'apples', "banana"], ["music", "dance", "banana"], ['loud', "dance", "apples"]]
amount = [700, 150, 350]

df = pd.DataFrame({"country" : country, "keywords": keywords, "letter" : letters, "amount" : amount})
df = df[['country', 'letter', 'keywords', 'amount']]

试试这个：

In [76]: (df.set_index(['country','letter','amount'])
    ...:    .keywords
    ...:    .apply(pd.Series)
    ...:    .stack()
    ...:    .reset_index(name='keywords')
    ...:    .drop('level_3',1)
    ...: )
    ...:
Out[76]:
  country letter  amount keywords
0       c      y     700   fruits
1       c      y     700   apples
2       c      y     700   banana
3       c      y     150    music
4       c      y     150    dance
5       c      y     150   banana
6       c      y     350     loud
7       c      y     350    dance
8       c      y     350   apples

您可以使用：

df1 = pd.DataFrame(df.keywords.values.tolist())
       .stack()
       .reset_index(level=1, drop=True)
       .rename('keywords')
print (df1)
0    fruits
0    apples
0    banana
1     music
1     dance
1    banana
2      loud
2     dance
2    apples
Name: keywords, dtype: object

print (df.drop('keywords', axis=1).join(df1).reset_index(drop=True))
  country letter  amount keywords
0       c      y     700   fruits
1       c      y     700   apples
2       c      y     700   banana
3       c      y     150    music
4       c      y     150    dance
5       c      y     150   banana
6       c      y     350     loud
7       c      y     350    dance
8       c      y     350   apples

另一个解决方案：

df = df.set_index(['country','letter','amount'])
df1 = pd.DataFrame(df.keywords.values.tolist(), index = df.index) \
        .stack() \
        .reset_index(name='keywords') \
        .drop('level_3',axis=1)
print (df1)
  country letter  amount keywords
0       c      y     700   fruits
1       c      y     700   apples
2       c      y     700   banana
3       c      y     150    music
4       c      y     150    dance
5       c      y     150   banana
6       c      y     350     loud
7       c      y     350    dance
8       c      y     350   apples

然后需要使用聚合
总和
的
groupby
：

print (df.groupby(['country','letter','keywords'], as_index=False)['amount'].sum())
  country letter keywords  amount
0       c      y   apples    1050
1       c      y   banana     850
2       c      y    dance     500
3       c      y   fruits     700
4       c      y     loud     350
5       c      y    music     150

计时：

In [47]: %timeit (df.set_index(['country','letter','amount']).keywords.apply(pd.Series).stack().reset_index().drop('level_3',1))
1 loop, best of 3: 4.55 s per loop

In [48]: %timeit (jez1(df3))
10 loops, best of 3: 24.8 ms per loop

In [49]: %timeit (jez2(df3))
10 loops, best of 3: 29.7 ms per loop

计时代码：

df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)
df3 = df.copy()
df4 = df.copy()                

def jez1(df):
    df1 = pd.DataFrame(df.keywords.values.tolist()).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('keywords')
    return df.drop('keywords', axis=1).join(df1).reset_index(drop=True)

def jez2(df):
    df = df.set_index(['country','letter','amount'])
    df1 = pd.DataFrame(df.keywords.values.tolist(), index = df.index).stack().reset_index(name='keywords').drop('level_3',axis=1)
    return df1

感谢您的改进，这样就不需要再次
删除
。不幸的是，
计时
失败（
KeyError:'keywords'
），因此我无法对其进行比较
 是的，这个解决方案好得多。但我认为我们可以进一步改进它：
df.join（pd.DataFrame（df.pop（'keywords'）.values.tolist（））.stack（）.reset_index（level=1，drop=True）。rename（'keywords'））
@MaxU-谢谢您的改进
pop
很少使用，但在这里它是个好主意；）