python - 如何有效地复制 Pandas 行，仅更改一列？

我有一个看起来像这样的数据框：

    v1  v2
0   a   A1
1   b   A2,A3
2   c   B4
3   d   A5, B6, B7

我想修改此数据框，以便对v2中的每个值复制在v2列中具有多个值的任何行。例如，对于上述数据框，结果如下：

    v1  v2
0   a   A1
1   b   A2
2   b   A3
3   c   B4
4   d   A5
5   d   B6
6   d   B7

我能够使用以下代码执行此操作：

new_df = pd.DataFrame()
for index, row in df.iterrows():
    if len(row["v2"].split(','))>1:
        row_base = row
        for r in row["v2"].split(','):
            row_base["v2"] = r
            new_df = new_df.append(row_base, ignore_index=True)
    else:
        new_df = new_df.append(row)

但是，在大型数据帧上它效率极低，我想学习如何更有效地做到这一点。

最佳答案

带有Series.str.split和DataFrame.explode的0.25+版本的Pandas解决方案：

df = df.assign(v2 = df.v2.str.split(',')).explode('v2').reset_index(drop=True)
print (df)
  v1  v2
0  a  A1
1  b  A2
2  b  A3
3  c  B4
4  d  A5
5  d  B6
6  d  B7

对于较旧的版本以及numpy，perfromace也应该更好：

from itertools import chain

s = df.v2.str.split(',')
lens = s.str.len()
df = pd.DataFrame({
    'v1' : df['v1'].values.repeat(lens),
    'v2' : list(chain.from_iterable(s.values.tolist()))
})
print (df)
  v1  v2
0  a  A1
1  b  A2
2  b  A3
3  c  B4
4  d  A5
5  d  B6
6  d  B7

关于python - 如何有效地复制 Pandas 行，仅更改一列？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/58482669/