023—pandas 扩展逗号爆炸分隔字符串数据

需求：

将 c1 按逗号拆分，爆炸为一行一行数据，然后将 c1 后边的有逗号的扩展成行，没逗号的只写在第一行。

思路：

先将 DataFrame 中有逗号的值分拆转为列表，接下来我们对 c1
进行爆炸，就得到了整个数据的基本框架，在这个框架上我们修改调整数据。
将 a、b 两列设置为索引，这样我们就只处需要处理的逻辑（当然 c1
也不需要再处理了，也可以设置为索引），在最后需要处理完成了再重置回来。
写一个数据处理函数，用索引分组后的 transform() 来应用，因为 transform()
返回的是对每个列的处理，返回的相同形状的数据。
关键是这个函数的逻辑：
对 c1 不处理，直接返回
如果这个无 Series 的第一个值是列表，我们就要修改数据，按以下几步：计算我们要多少个空格
将第一个值（列表），与计算后的空格拼接形成一个与原列相同长度的列表
将这个列表返回，这样会覆盖到原列数据
如果不是列表，只将第一个值与其他空格组成列表返回，逻辑和上述过程一样

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import pandas as pd
import io

2.读入数据

代码如下（示例）：

data ='''
a  b         c1   c2     c3  c4
A  W      1,2,3  1,2  1,3,3  g
B  X  1,2,3,4,5    k  1,4,7  h
'''df = pd.read_csv(io.StringIO(data),sep='\s+')
df

在这里插入图片描述

# 先将有逗号的值拆分成列表：
df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x)

在这里插入图片描述

# 爆炸 c1 列，设置索引：
(df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x).explode('c1').set_index(['a', 'b'])
)

在这里插入图片描述

# 分组，按思路逻辑编写处理函数：
def func(s: pd.Series):first = s.iloc[0]if s.name == 'c1':return selif isinstance(first, list):space_len = len(s) - len(first)values = first + ['']*space_lenreturn valueselse:values = [first] + ['']*(len(s)-1)return values(df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x).explode('c1').set_index(['a', 'b']).groupby(level=[0, 1]).transform(func).reset_index()
)