使用字符值在Pandas中创建新行

Question

我需要pandas基于特定列中出现的值在数据框中创建新行。创建Split的模式是有一个半冒号，指示我需要在哪里开始新行。dfanimal  cat;dog;catanimal  doganimal  fishcolor   black;greencolor   redwanted_dfanimal  catanimal  doganimal  catanimal  doganimal  fishcolor   blackcolor greencolor   red我见过使用pandas split在df中使用给定字符或值创建新列或行的解决方案（例如here：和here：），但是，我还没有见过使用文本值执行此操作的解决方案。我也看到了能够准确地填充pandas中的空值的解决方案（以及我在此处要求的解决方案）。但是，我需要将这两种技术结合起来，对于单行（或两行）的做法是否可行，我尚不清楚。

Answer 1

In [200]: df

Out[200]:

     col1         col2

0  animal  cat;dog;cat

1  animal          dog

2  animal         fish

3   color  black;green

4   color          red

In [201]: (df.set_index('col1')

             .col2.str.split(';', expand=True)

             .stack()

             .reset_index(level=1, drop=True)

             .reset_index(name='col2'))

Out[201]:

     col1   col2

0  animal    cat

1  animal    dog

2  animal    cat

3  animal    dog

4  animal   fish

5   color  black

6   color  green

7   color    red

Answer 2

使用numpy.repeat和itertools.chain：

import numpy as np

from itertools import chain

split = df['col2'].str.split(';')

res = pd.DataFrame({'col1': np.repeat(df['col1'], split.map(len)),

                    'col2': list(chain.from_iterable(split))})

print(res)

     col1   col2

0  animal    cat

0  animal    dog

0  animal    cat

1  animal    dog

2  animal   fish

3   color  black

3   color  green

4   color    red