如何取消嵌套（爆炸）pandas DataFrame中的列？

我有以下DataFrame，其中列之一是对象（列表类型单元格）：

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
df
Out[458]: 
   A       B
0  1  [1, 2]
1  2  [1, 2]

我的预期输出是：

   A  B
0  1  1
1  1  2
3  2  1
4  2  2

我应该怎么做才能做到这一点？

相关问题

熊猫：当单元格内容为列表时，为列表中的每个元素创建一行

好问题和答案，但只与列表处理一列（在我的答案自DEF功能将多个列的工作，也是公认的答案是使用最耗时的apply，不推荐，检查的详细信息我应该什么时候曾经想在我的代码中使用pandas apply（）吗？）

作为同时使用R和的用户python，我已经多次看到这种类型的问题。

在R中，它们具有tidyr名为的包中的内置函数unnest。但是Python（pandas）中没有此类问题的内置函数。

我知道object列type总是使数据难以通过pandas'函数进行转换。当我收到这样的数据时，想到的第一件事就是“弄平”或取消嵌套列。

我正在针对此类问题使用pandas和python函数。如果您担心上述解决方案的速度，请检查user3483203的答案，因为他正在使用numpy并且大多数时候numpy速度更快。我建议Cpython，并numba如果速度在你的情况很重要。

方法0 [pandas> = 0.25]
从pandas 0.25开始，如果只需要爆炸一列，则可以使用以下explode函数：

df.explode('B')

       A  B
    0  1  1
    1  1  2
    0  2  1
    1  2  2

方法1
apply + pd.Series（易于理解，但不建议在性能方面使用。）

df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'})
Out[463]: 
   A  B
0  1  1
1  1  2
0  2  1
1  2  2

方法2与构造函数一起
使用，重新创建您的数据框（擅长性能，不擅长多列）repeatDataFrame

df=pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)})
df
Out[465]: 
   A  B
0  1  1
0  1  2
1  2  1
1  2  2

例如，方法2.1除了A之外，还有A.1 ..... An如果仍然使用上面的method（方法2），则很难一一重建列。

解决方案：join或merge与index后“UNNEST”单列

s=pd.DataFrame({'B':np.concatenate(df.B.values)},index=df.index.repeat(df.B.str.len()))
s.join(df.drop('B',1),how='left')
Out[477]: 
   B  A
0  1  1
0  2  1
1  1  2
1  2  2

如果需要与以前完全相同的列顺序，请reindex在末尾添加。

s.join(df.drop('B',1),how='left').reindex(columns=df.columns)

方法3
重新创建list

pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y],columns=df.columns)
Out[488]: 
   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

如果超过两列，请使用

s=pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in zip(df.index,df.B) for z in y])
s.merge(df,left_on=0,right_index=True)
Out[491]: 
   0  1  A       B
0  0  1  1  [1, 2]
1  0  2  1  [1, 2]
2  1  1  2  [1, 2]
3  1  2  2  [1, 2]

方法4
使用reindex 或loc

df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values))
Out[554]: 
   A  B
0  1  1
0  1  2
1  2  1
1  2  2

#df.loc[df.index.repeat(df.B.str.len())].assign(B=np.concatenate(df.B.values))

列表仅包含唯一值时的方法5：

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[3,4]]})
from collections import ChainMap
d = dict(ChainMap(*map(dict.fromkeys, df['B'], df['A'])))
pd.DataFrame(list(d.items()),columns=df.columns[::-1])
Out[574]: 
   B  A
0  1  1
1  2  1
2  3  2
3  4  2

高性能
使用方法6numpy：

newvalues=np.dstack((np.repeat(df.A.values,list(map(len,df.B.values))),np.concatenate(df.B.values)))
pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=df.columns)
   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

方法7
使用基本函数itertools cycle和chain：纯python解决方案，只是为了好玩

from itertools import cycle,chain
l=df.values.tolist()
l1=[list(zip([x[0]], cycle(x[1])) if len([x[0]]) > len(x[1]) else list(zip(cycle([x[0]]), x[1]))) for x in l]
pd.DataFrame(list(chain.from_iterable(l1)),columns=df.columns)
   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

归纳到多列

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[3,4]],'C':[[1,2],[3,4]]})
df
Out[592]: 
   A       B       C
0  1  [1, 2]  [1, 2]
1  2  [3, 4]  [3, 4]

自卫功能：

def unnesting(df, explode):
    idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
    df1 = pd.concat([
        pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
    df1.index = idx

    return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')


unnesting(df,['B','C'])
Out[609]: 
   B  C  A
0  1  1  1
0  2  2  1
1  3  3  2
1  4  4  2

列式嵌套

以上所有方法都在谈论垂直嵌套和爆炸，如果您确实需要水平扩展列表，请使用pd.DataFrame构造函数检查

df.join(pd.DataFrame(df.B.tolist(),index=df.index).add_prefix('B_'))
Out[33]: 
   A       B       C  B_0  B_1
0  1  [1, 2]  [1, 2]    1    2
1  2  [3, 4]  [3, 4]    3    4

更新功能

def unnesting(df, explode, axis):
    if axis==1:
        idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
        df1 = pd.concat([
            pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
        df1.index = idx

        return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')
    else :
        df1 = pd.concat([
                         pd.DataFrame(df[x].tolist(), index=df.index).add_prefix(x) for x in explode], axis=1)
        return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')

测试输出

unnesting(df, ['B','C'], axis=0)
Out[36]: 
   B0  B1  C0  C1  A
0   1   2   1   2  1
1   3   4   3   4  2

选项1

如果另一列中的所有子列表的长度均相同，numpy则可以在此处进行有效选择：

vals = np.array(df.B.values.tolist())    
a = np.repeat(df.A, vals.shape[1])

pd.DataFrame(np.column_stack((a, vals.ravel())), columns=df.columns)

   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

选项2

如果子列表的长度不同，则需要执行其他步骤：

vals = df.B.values.tolist()
rs = [len(r) for r in vals]    
a = np.repeat(df.A, rs)

pd.DataFrame(np.column_stack((a, np.concatenate(vals))), columns=df.columns)

   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

选项3

我对此进行了推广，以使其平坦化N列和平铺M列，稍后将进行工作以使其更加高效：

df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [[1,2], [1,2,3], [1]],
                   'C': [[1,2,3], [1,2], [1,2]], 'D': ['A', 'B', 'C']})

   A          B          C  D
0  1     [1, 2]  [1, 2, 3]  A
1  2  [1, 2, 3]     [1, 2]  B
2  3        [1]     [1, 2]  C

def unnest(df, tile, explode):
    vals = df[explode].sum(1)
    rs = [len(r) for r in vals]
    a = np.repeat(df[tile].values, rs, axis=0)
    b = np.concatenate(vals.values)
    d = np.column_stack((a, b))
    return pd.DataFrame(d, columns = tile +  ['_'.join(explode)])

unnest(df, ['A', 'D'], ['B', 'C'])

    A  D B_C
0   1  A   1
1   1  A   2
2   1  A   1
3   1  A   2
4   1  A   3
5   2  B   1
6   2  B   2
7   2  B   3
8   2  B   1
9   2  B   2
10  3  C   1
11  3  C   1
12  3  C   2

功能

def wen1(df):
    return df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0: 'B'})

def wen2(df):
    return pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)})

def wen3(df):
    s = pd.DataFrame({'B': np.concatenate(df.B.values)}, index=df.index.repeat(df.B.str.len()))
    return s.join(df.drop('B', 1), how='left')

def wen4(df):
    return pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y],columns=df.columns)

def chris1(df):
    vals = np.array(df.B.values.tolist())
    a = np.repeat(df.A, vals.shape[1])
    return pd.DataFrame(np.column_stack((a, vals.ravel())), columns=df.columns)

def chris2(df):
    vals = df.B.values.tolist()
    rs = [len(r) for r in vals]
    a = np.repeat(df.A.values, rs)
    return pd.DataFrame(np.column_stack((a, np.concatenate(vals))), columns=df.columns)

时机

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from timeit import timeit

res = pd.DataFrame(
       index=['wen1', 'wen2', 'wen3', 'wen4', 'chris1', 'chris2'],
       columns=[10, 50, 100, 500, 1000, 5000, 10000],
       dtype=float
)

for f in res.index:
    for c in res.columns:
        df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
        df = pd.concat([df]*c)
        stmt = '{}(df)'.format(f)
        setp = 'from __main__ import df, {}'.format(f)
        res.at[f, c] = timeit(stmt, setp, number=50)

ax = res.div(res.min()).T.plot(loglog=True)
ax.set_xlabel("N")
ax.set_ylabel("time (relative)")

性能

通过添加方法，在pandas 0.25中显着简化了爆炸式列表explode()：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
df.explode('B')

出：

   A  B
0  1  1
0  1  2
1  2  1
1  2  2

一种替代方法是将meshgrid配方应用于列的行，以取消嵌套：

import numpy as np
import pandas as pd


def unnest(frame, explode):
    def mesh(values):
        return np.array(np.meshgrid(*values)).T.reshape(-1, len(values))

    data = np.vstack(mesh(row) for row in frame[explode].values)
    return pd.DataFrame(data=data, columns=explode)


df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [1, 2]]})
print(unnest(df, ['A', 'B']))  # base
print()

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [3, 4]], 'C': [[1, 2], [3, 4]]})
print(unnest(df, ['A', 'B', 'C']))  # multiple columns
print()

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [1, 2, 3], [1]],
                   'C': [[1, 2, 3], [1, 2], [1, 2]], 'D': ['A', 'B', 'C']})

print(unnest(df, ['A', 'B']))  # uneven length lists
print()
print(unnest(df, ['D', 'B']))  # different types
print()

输出量

   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

   A  B  C
0  1  1  1
1  1  2  1
2  1  1  2
3  1  2  2
4  2  3  3
5  2  4  3
6  2  3  4
7  2  4  4

   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2
4  2  3
5  3  1

   D  B
0  A  1
1  A  2
2  B  1
3  B  2
4  B  3
5  C  1

我的5美分：

df[['B', 'B2']] = pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())

df[['A', 'B']].append(df[['A', 'B2']].rename(columns={'B2': 'B'}),
                      ignore_index=True)

还有另外5个

df[['B1', 'B2']] = pd.DataFrame([*df['B']]) # if values.tolist() is too boring

(pd.wide_to_long(df.drop('B', 1), 'B', 'A', '')
 .reset_index(level=1, drop=True)
 .reset_index())

两者导致相同

   A  B
0  1  1
1  2  1
2  1  2
3  2  2

因为通常子列表的长度是不同的，并且联接/合并在计算上要昂贵得多。我针对不同长度的子列表和更普通的列重新测试了该方法。

MultiIndex也是一种更容易编写的方式，并且具有与numpy方式几乎相同的性能。

出乎意料的是，在我的实现理解方法中具有最佳性能。

def stack(df):
    return df.set_index(['A', 'C']).B.apply(pd.Series).stack()


def comprehension(df):
    return pd.DataFrame([x + [z] for x, y in zip(df[['A', 'C']].values.tolist(), df.B) for z in y])


def multiindex(df):
    return pd.DataFrame(np.concatenate(df.B.values), index=df.set_index(['A', 'C']).index.repeat(df.B.str.len()))


def array(df):
    return pd.DataFrame(
        np.column_stack((
            np.repeat(df[['A', 'C']].values, df.B.str.len(), axis=0),
            np.concatenate(df.B.values)
        ))
    )


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from timeit import timeit

res = pd.DataFrame(
    index=[
        'stack',
        'comprehension',
        'multiindex',
        'array',
    ],
    columns=[1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 50000],
    dtype=float
)

for f in res.index:
    for c in res.columns:
        df = pd.DataFrame({'A': list('abc'), 'C': list('def'), 'B': [['g', 'h', 'i'], ['j', 'k'], ['l']]})
        df = pd.concat([df] * c)
        stmt = '{}(df)'.format(f)
        setp = 'from __main__ import df, {}'.format(f)
        res.at[f, c] = timeit(stmt, setp, number=20)

ax = res.div(res.min()).T.plot(loglog=True)
ax.set_xlabel("N")
ax.set_ylabel("time (relative)")

性能

每种方法的相对时间

我对此问题进行了概括，以适用于更多列。

我的解决方案的摘要：

In[74]: df
Out[74]: 
    A   B             C             columnD
0  A1  B1  [C1.1, C1.2]                D1
1  A2  B2  [C2.1, C2.2]  [D2.1, D2.2, D2.3]
2  A3  B3            C3        [D3.1, D3.2]

In[75]: dfListExplode(df,['C','columnD'])
Out[75]: 
    A   B     C columnD
0  A1  B1  C1.1    D1
1  A1  B1  C1.2    D1
2  A2  B2  C2.1    D2.1
3  A2  B2  C2.1    D2.2
4  A2  B2  C2.1    D2.3
5  A2  B2  C2.2    D2.1
6  A2  B2  C2.2    D2.2
7  A2  B2  C2.2    D2.3
8  A3  B3    C3    D3.1
9  A3  B3    C3    D3.2

完整的例子：

实际爆炸发生在3行中。剩下的就是化妆品（多列爆炸，处理字符串而不是爆炸列中的列表，...）。

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame( {'A': ['A1','A2','A3'],
                  'B': ['B1','B2','B3'],
                  'C': [ ['C1.1','C1.2'],['C2.1','C2.2'],'C3'],
                  'columnD': [ 'D1',['D2.1','D2.2', 'D2.3'],['D3.1','D3.2']],
                  })
print('df',df, sep='\n')

def dfListExplode(df, explodeKeys):
    if not isinstance(explodeKeys, list):
        explodeKeys=[explodeKeys]
    # recursive handling of explodeKeys
    if len(explodeKeys)==0:
        return df
    elif len(explodeKeys)==1:
        explodeKey=explodeKeys[0]
    else:
        return dfListExplode( dfListExplode(df, explodeKeys[:1]), explodeKeys[1:])
    # perform explosion/unnesting for key: explodeKey
    dfPrep=df[explodeKey].apply(lambda x: x if isinstance(x,list) else [x]) #casts all elements to a list
    dfIndExpl=pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in zip(dfPrep.index,dfPrep.values) for z in y ], columns=['explodedIndex',explodeKey])
    dfMerged=dfIndExpl.merge(df.drop(explodeKey, axis=1), left_on='explodedIndex', right_index=True)
    dfReind=dfMerged.reindex(columns=list(df))
    return dfReind

dfExpl=dfListExplode(df,['C','columnD'])
print('dfExpl',dfExpl, sep='\n')

学分WeNYoBen的答案

问题设定

假设其中有多列对象的长度不同

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2],
    'B': [[1, 2], [3, 4]],
    'C': [[1, 2], [3, 4, 5]]
})

df

   A       B          C
0  1  [1, 2]     [1, 2]
1  2  [3, 4]  [3, 4, 5]

当长度相同时，我们很容易假设变化的元素重合并且应该“压缩”在一起。

   A       B          C
0  1  [1, 2]     [1, 2]  # Typical to assume these should be zipped [(1, 1), (2, 2)]
1  2  [3, 4]  [3, 4, 5]

但是，当我们看到不同长度的对象时，如果“压缩”，假设就会受到挑战，如果这样，那么如何处理其中一个对象中的多余部分。 或者，也许我们想要所有对象的乘积。这将很快变得很大，但可能正是所需要的。

   A       B          C
0  1  [1, 2]     [1, 2]
1  2  [3, 4]  [3, 4, 5]  # is this [(3, 3), (4, 4), (None, 5)]?

要么

   A       B          C
0  1  [1, 2]     [1, 2]
1  2  [3, 4]  [3, 4, 5]  # is this [(3, 3), (3, 4), (3, 5), (4, 3), (4, 4), (4, 5)]

功能

此函数可以根据参数适当地处理zip或product基于参数，并zip根据最长对象的长度进行假定zip_longest

from itertools import zip_longest, product

def xplode(df, explode, zipped=True):
    method = zip_longest if zipped else product

    rest = {*df} - {*explode}

    zipped = zip(zip(*map(df.get, rest)), zip(*map(df.get, explode)))
    tups = [tup + exploded
     for tup, pre in zipped
     for exploded in method(*pre)]

    return pd.DataFrame(tups, columns=[*rest, *explode])[[*df]]

压缩的

xplode(df, ['B', 'C'])

   A    B  C
0  1  1.0  1
1  1  2.0  2
2  2  3.0  3
3  2  4.0  4
4  2  NaN  5

产品

xplode(df, ['B', 'C'], zipped=False)

   A  B  C
0  1  1  1
1  1  1  2
2  1  2  1
3  1  2  2
4  2  3  3
5  2  3  4
6  2  3  5
7  2  4  3
8  2  4  4
9  2  4  5

新设定

修改示例

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2],
    'B': [[1, 2], [3, 4]],
    'C': 'C',
    'D': [[1, 2], [3, 4, 5]],
    'E': [('X', 'Y', 'Z'), ('W',)]
})

df

   A       B  C          D          E
0  1  [1, 2]  C     [1, 2]  (X, Y, Z)
1  2  [3, 4]  C  [3, 4, 5]       (W,)

压缩的

xplode(df, ['B', 'D', 'E'])

   A    B  C    D     E
0  1  1.0  C  1.0     X
1  1  2.0  C  2.0     Y
2  1  NaN  C  NaN     Z
3  2  3.0  C  3.0     W
4  2  4.0  C  4.0  None
5  2  NaN  C  5.0  None

产品

xplode(df, ['B', 'D', 'E'], zipped=False)

    A  B  C  D  E
0   1  1  C  1  X
1   1  1  C  1  Y
2   1  1  C  1  Z
3   1  1  C  2  X
4   1  1  C  2  Y
5   1  1  C  2  Z
6   1  2  C  1  X
7   1  2  C  1  Y
8   1  2  C  1  Z
9   1  2  C  2  X
10  1  2  C  2  Y
11  1  2  C  2  Z
12  2  3  C  3  W
13  2  3  C  4  W
14  2  3  C  5  W
15  2  4  C  3  W
16  2  4  C  4  W
17  2  4  C  5  W

不推荐使用的方法（至少在这种情况下有效）：

df=pd.concat([df]*2).sort_index()
it=iter(df['B'].tolist()[0]+df['B'].tolist()[0])
df['B']=df['B'].apply(lambda x:next(it))

concat+ sort_index+ iter+ apply+ next。

现在：

print(df)

是：

   A  B
0  1  1
0  1  2
1  2  1
1  2  2

如果在乎索引：

df=df.reset_index(drop=True)

现在：

print(df)

是：

   A  B
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})

pd.concat([df['A'], pd.DataFrame(df['B'].values.tolist())], axis = 1)\
  .melt(id_vars = 'A', value_name = 'B')\
  .dropna()\
  .drop('variable', axis = 1)

    A   B
0   1   1
1   2   1
2   1   2
3   2   2

我对这种方法有何看法？还是同时进行合并和融化都被认为过于“昂贵”？

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})

out = pd.concat([df.loc[:,'A'],(df.B.apply(pd.Series))], axis=1, sort=False)

out = out.set_index('A').stack().droplevel(level=1).reset_index().rename(columns={0:"B"})

       A    B
   0    1   1
   1    1   2
   2    2   1
   3    2   2

• 如果您不想创建中间对象，则可以将其实现为一个内衬

# Here's the answer to the related question in:
# https://stackoverflow.com/q/56708671/11426125

# initial dataframe
df12=pd.DataFrame({'Date':['2007-12-03','2008-09-07'],'names':
[['Peter','Alex'],['Donald','Stan']]})

# convert dataframe to array for indexing list values (names)
a = np.array(df12.values)  

# create a new, dataframe with dimensions for unnested
b = np.ndarray(shape = (4,2))
df2 = pd.DataFrame(b, columns = ["Date", "names"], dtype = str)

# implement loops to assign date/name values as required
i = range(len(a[0]))
j = range(len(a[0]))
for x in i:
    for y in j:
        df2.iat[2*x+y, 0] = a[x][0]
        df2.iat[2*x+y, 1] = a[x][1][y]

# set Date column as Index
df2.Date=pd.to_datetime(df2.Date)
df2.index=df2.Date
df2.drop('Date',axis=1,inplace =True)

在我的案例中，有不止一列会爆炸，并且数组的变量长度需要取消嵌套。

我最后explode两次应用了新的0.25熊猫函数，然后删除了生成的重复项，它确实起作用了！

df = df.explode('A')
df = df.explode('B')
df = df.drop_duplicates()

当您有多个要爆炸的列时，我还有另一种解决此问题的好方法。

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]], 'C':[[1,2,3],[1,2,3]]})

print(df)
   A       B          C
0  1  [1, 2]  [1, 2, 3]
1  2  [1, 2]  [1, 2, 3]

我想爆炸B和C列。首先爆炸B，然后爆炸C。然后我将B和C从原始df中删除。之后，我将在3个df上进行索引连接。

explode_b = df.explode('B')['B']
explode_c = df.explode('C')['C']
df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)
df = df.join([explode_b, explode_c])