<\/p>\n
Mo\u017cesz u\u017cy\u0107 funkcji pandas Burst()<\/a> , aby przekszta\u0142ci\u0107 ka\u017cdy element listy wbudowanej w ramk\u0119 DataFrame.<\/span><\/p>\n Ta funkcja wykorzystuje nast\u0119puj\u0105c\u0105 podstawow\u0105 sk\u0142adni\u0119:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak zastosowa\u0107 t\u0119 sk\u0142adni\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 DataFrame pand:<\/span><\/p>\n Pami\u0119taj, \u017ce kolumna zesp\u00f3\u0142<\/strong> zawiera list\u0119 nazw zespo\u0142\u00f3w.<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji eksploduj()<\/strong> , aby rozbi\u0107 ka\u017cdy element ka\u017cdej listy na jedn\u0105 lini\u0119:<\/span><\/p>\n Pami\u0119taj, \u017ce kolumna zespo\u0142u<\/strong> nie zawiera ju\u017c list. \u201eRozbili\u015bmy\u201d ka\u017cdy element na ka\u017cdej li\u015bcie w jednym wierszu.<\/span><\/p>\n Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c pami\u0119ta\u0107, \u017ce niekt\u00f3re wiersze maj\u0105 teraz t\u0119 sam\u0105 warto\u015b\u0107 indeksu.<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji reset_index()<\/strong> , aby zresetowa\u0107 indeks podczas rozdzielania kolumny zespo\u0142u:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce ka\u017cdy wiersz ma teraz unikaln\u0105 warto\u015b\u0107 indeksu.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe operacje na pandach:<\/span><\/p>\n Jak podzieli\u0107 kolumn\u0119 ci\u0105g\u00f3w w Pandach na wiele kolumn<\/a> Mo\u017cesz u\u017cy\u0107 funkcji pandas Burst() , aby przekszta\u0142ci\u0107 ka\u017cdy element listy wbudowanej w ramk\u0119 DataFrame. Ta funkcja wykorzystuje nast\u0119puj\u0105c\u0105 podstawow\u0105 sk\u0142adni\u0119: df. explode (’ variable_to_explode ’) Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak zastosowa\u0107 t\u0119 sk\u0142adni\u0119 w praktyce. Przyk\u0142ad: u\u017cyj funkcji wybuchowej() z Pandas DataFrame Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 DataFrame pand: import pandas as pd #createDataFrame df […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2580","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n df. explode<\/span> (' variable_to_explode<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad: u\u017cyj funkcji wybuchowej() z Pandas DataFrame<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': [['A', 'B', 'C'], ['D', 'E', 'F'], ['G', 'H', 'I']] ,\n ' position<\/span> ':['Guard', 'Forward', 'Center'],\n ' points<\/span> ': [7, 14, 19]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points\n0 [A, B, C] Guard 7\n1 [D, E, F] Forward 14\n2 [G, H, I] Center 19\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #explode team column\ndf. explode<\/span> (' team<\/span> ')\n\n team position points\n0 A Guard 7\n0 B Guard 7\n0 C Guard 7\n1D Forward 14\n1 E Forward 14\n1 F Forward 14\n2G Center 19\n2H Center 19\n2 I Center 19<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #explode team column and reset index of resulting dataFrame\ndf. explode<\/span> (' team<\/span> '). reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n\n\tteam position points\n0 A Guard 7\n1 B Guard 7\n2 C Guard 7\n3D Forward 14\n4 E Forward 14\n5 F Forward 14\n6G Center 19\n7 A.M. Center 19\n8 I Center 19\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak podzieli\u0107 ramk\u0119 danych Pandas na wiele ramek danych<\/a>
Jak podzieli\u0107 ramk\u0119 danych Pandas wed\u0142ug warto\u015bci kolumny<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"