Pandas使用實用技巧

常見的需求是將某一列根據指定的分隔符拆分成多列。現有需求，根據指定的分隔符將其拆分為多行。

例：

df =a       b

0 a f
1b;c h;g 
2d k
3 e l

現需要將其拆分為：

df =a       b

0 a f
1b h
1c g 
2d k
3 e l

實現過程如下：

df = pd.dataframe()

df

a    b

0 a f
1b;c h;j
2d k
3 e l

將a列按照「；」分割，並展開為dataframe，該效果由expand引數空值：

df_a = df['

a'].str.split('
;', expand=true)
df_a
0 10 a none
1b c
2d none
3 e none

將df_a進行堆積：

df_a =df_a.stack()

df_a
0 0 a
10 b
1c20 d
30 e
dtype: object

將內層索引重置為列並刪除掉：

df_a = df_a.reset_index(level=1, drop=true)

df_a
0 a
1b1c
2d3e
dtype: object

重新命名該series，否則接下來合併會失敗：

df_a.rename('

a_split
', inplace=true)
df_a
0 a
1b1c
2d3e
name: a_split, dtype: object

處理過程同列a，最後重新命名後為：

df_b.rename('

b_split
', inplace=true)
df_b
0 f
1h1j
2k3l
name: b_split, dtype: object

水平合併處理完成後的兩列：

concat_a_b = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)

concat_a_b
a_split b_split
0 a 　　　　f
1b 　　　　 h
1c 　　　　j
2d 　　　　k
3 e 　　　　 l

將最終處理的資料和原資料根據索引進行合併：

df = df.join(concat_a_b, how='

inner')
df　　　a 　　b a_split b_split
0 a 　　f a f
1b;c h;j b h
1b;c h;j c j
2d k d k
3 e l e l

最後達到了想要的效果。

常見的需求是在指定的位置插入一行或者一列。現有需求，在指定的位置插入多行或者多列：

df = pd.dataframe()

dfout[4]: 
name age
0 tom 28
1 jack 34
2 steve 29
3 ricky 42df1 = pd.dataframe()
df1out[6]: 
name age
0 anna 20
1 susie 50

df2out[10]:

name  age

0 anna 20
1 susie 50
2 jhone 35

通過numpy的insert方法實現陣列重構，然後再將陣列構造成需要的**：

np.insert(df.values, 2, df1.values, axis=0)

out[7]: 
array([[
'tom
', 28],
['jack
', 34],
['anna
', 20],
['susie
', 50],
['steve
', 29],
['ricky
', 42]], dtype=object)

可以觀察到資料被插入到df索引2的位置。可以根據原來的列名直接構造dataframe來實現需求：

pd.dataframe(np.insert(df.values, 2, df1.values, axis=0), columns=df.columns)

out[8]: 
name age
0 tom 28
1 jack 34
2 anna 20
3 susie 50
4 steve 29
5 ricky 42

通過numpy的insert方法實現陣列重構，然後再將陣列構造成需要的**：

np.insert(df.values, (0, 1, 2), df2.values, axis=0)

out[12]: 
array([[
'anna
', 20],
['tom
', 28],
['susie
', 50],
['jack
', 34],
['jhone
', 35],
['steve
', 29],
['ricky
', 42]], dtype=object)

可以觀察到資料被插入到df索引0、1、2的位置。可以根據原來的列名直接構造dataframe來實現需求：

pd.dataframe(np.insert(df.values, (0, 1, 2), df2.values, axis=0), columns=df.columns)

out[13]: 
name age
0 anna 20
1 tom 28
2 susie 50
3 jack 34
4 jhone 35
5 steve 29
6 ricky 42

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