นุ่น: วิธีแบ่งคอลัมน์ของรายการออกเป็นหลายคอลัมน์
คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อแบ่งคอลัมน์ของรายการออกเป็นหลายคอลัมน์ใน Pandas DataFrame:
#split column of lists into two new columns
split = pd. DataFrame (df[' my_column ']. to_list (), columns = [' new1 ',' new2 '])
#join split columns back to original DataFrame
df = pd. concat ([df, split], axis= 1 )
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ
ตัวอย่าง: แบ่งคอลัมน์ของรายการออกเป็นหลายคอลัมน์ใน Pandas
สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งคอลัมน์ที่เรียกว่า จุด ประกอบด้วยรายการค่า:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Heat', 'Kings', 'Suns'], ' points ': [[99, 105], [94, 113], [99, 97], [87, 95]]}) #view DataFrame print (df) team points 0 Mavs [99, 105] 1 Heat [94, 113] 2 Kings [99, 97] 3 Suns [87, 95]
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อสร้าง DataFrame ใหม่ซึ่งคอลัมน์ คะแนน จะถูกแบ่งออกเป็นสองคอลัมน์ใหม่ที่เรียกว่า game1 และ game2 :
#split column of lists into two new columns
split = pd. DataFrame (df[' my_column ']. to_list (), columns = [' new1 ',' new2 '])
#view DataFrame
print (split)
game1 game2
0 99 105
1 94 113
2 99 97
3 87 95
หากเราต้องการ เราก็สามารถรวม DataFrame แบบแยกนี้กับ DataFrame ดั้งเดิมได้โดยใช้ฟังก์ชัน concat() :
#join split columns back to original DataFrame
df = pd. concat ([df, split], axis= 1 )
#view updated DataFrame
print (df)
team points game1 game2
0 Mavs [99, 105] 99 105
1 Heat [94, 113] 94 113
2 Kings [99, 97] 99 97
3 Suns [87, 95] 87 95
สุดท้ายนี้ เราสามารถลบคอลัมน์ จุด เดิมออกจาก DataFrame ได้หากเราต้องการ:
#drop original points column
df = df. drop (' points ', axis= 1 )
#view updated DataFrame
print (df)
team game1 game2
0 Mavs 99 105
1 Heat 94 113
2 Kings 99 97
3 Suns 87 95
ผลลัพธ์สุดท้ายคือ DataFrame ซึ่งคอลัมน์ คะแนน ดั้งเดิมของรายการจะถูกแบ่งออกเป็นสองคอลัมน์ใหม่ที่เรียกว่า game1 และ game2
หมายเหตุ : หากคอลัมน์รายการของคุณมีค่าเป็นจำนวนคี่ในแต่ละรายการ แพนด้าจะเติมค่าที่หายไปด้วยค่า NaN เมื่อแยกรายการออกเป็นคอลัมน์
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:
วิธีพิมพ์ Pandas DataFrame โดยไม่มีดัชนี
วิธีแสดงแถวทั้งหมดใน Pandas DataFrame
วิธีตรวจสอบประเภทของคอลัมน์ทั้งหมดใน Pandas DataFrame