python – Pandas Dataframe：将带有列表的行展开到多行,并为所有列创建所需的索引

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内容图文

我在pandas数据帧中有时间序列数据,索引作为测量开始时的时间,列以固定采样率记录的值列表(连续索引的差异/列表中元素的数量)

这是它的样子：

Time         A                   B                   .......  Z
0    [1, 2, 3, 4]      [1, 2, 3, 4]
2    [5, 6, 7, 8]      [5, 6, 7, 8]
4    [9, 10, 11, 12]   [9, 10, 11, 12]
6    [13, 14, 15, 16]  [13, 14, 15, 16 ] 
...

我想将所有列中的每一行扩展为多行,以便：

Time       A           B  .... Z
0          1           1
0.5        2           2
1          3           3
1.5        4           4
2          5           5 
2.5        6           6
.......

到目前为止,我正在考虑这些方面(代码不会炒)：

def expand_row(dstruc):
    for i in range (len(dstruc)):
        for j in range (1,len(dstruc[i])):
            dstruc.loc[i+j/len(dstruc[i])] = dstruc[i][j]

    dstruc.loc[i] = dstruc[i][0]
    return dstruc

expanded = testdf.apply(expand_row)

我也尝试过使用split(‘,’)和stack(),但我无法正确修复索引.

解决方法:

可能不理想,但这可以使用groupby完成并应用一个函数,该函数返回每行的扩展DataFrame(这里假设时间差固定为2.0)：

def expand(x):
    data = {c: x[c].iloc[0] for c in x if c != 'Time'}
    n = len(data['A'])
    step = 2.0 / n;
    data['Time'] = [x['Time'].iloc[0] + i*step for i in range(n)]
    return pd.DataFrame(data)

print df.groupby('Time').apply(expand).set_index('Time', drop=True)

输出：

       A   B
Time        
0.0    1   1
0.5    2   2
1.0    3   3
1.5    4   4
2.0    5   5
2.5    6   6
3.0    7   7
3.5    8   8
4.0    9   9
4.5   10  10
5.0   11  11
5.5   12  12
6.0   13  13
6.5   14  14
7.0   15  15
7.5   16  16

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Pandas Dataframe：将带有列表的行展开到多行,并为所有列创建所需的索引全部内容，希望文章能够帮你解决python – Pandas Dataframe：将带有列表的行展开到多行,并为所有列创建所需的索引所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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