如果一列在数据帧中有多个值，则创建多个行
在数据帧中，如果一列有多个值，可以通过拆分这一列来创建多个行。这个过程被称为数据帧的展开（unstacking）或者逆标准化（denormalizing）。
拆分一列可以通过以下步骤实现：
- 确定要拆分的列和基于哪些列进行拆分。
- 使用适当的函数（如
pivot_table、groupby等）将数据帧按照拆分列和基于列进行分组。 - 对每个分组应用适当的聚合函数（如
sum、mean等）以确定每个组的值。 - 将每个组的值重新组合成新的数据帧。
这样，原始数据帧中的一列就被拆分成了多个行，每个行都包含原始数据帧中的其他列的值。
这种拆分列的操作在许多情况下都很有用，例如处理包含重复值的数据、展开嵌套的数据结构等。
以下是一个示例，展示了如何在Python中使用pandas库来拆分数据帧中的一列：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'ID': [1, 2, 3],
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Values': [['A', 'B'], ['C', 'D'], ['E', 'F', 'G']]
})
# 拆分列并创建多个行
df_expanded = df.explode('Values')
print(df_expanded)输出结果如下：
ID Name Values
0 1 Alice A
0 1 Alice B
1 2 Bob C
1 2 Bob D
2 3 Charlie E
2 3 Charlie F
2 3 Charlie G在这个示例中，原始数据帧中的Values列包含了多个值。通过使用explode函数，我们将这一列拆分成了多个行，每个行都包含了原始数据帧中的其他列的值。
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fo
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Name Amount
---------------
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Name Amount
---------------
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--------------------------
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Do Fema
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import pandas as pd
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+------------------------------------------------+-------------------------------------+
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ID NAME ADDRESS EMAIL PHN
1 Alice 123 Street alice@gmail.com 5555555
1 Alice 123 Street <NA> 4444444
2 Bob 9 Circle Bob@gmail.com 1111111
3 Charlie 4 Ave Charlie@gmail.com 3333333
3 Charlie
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基于列展开数据帧
r、dataframe
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Column_A Column_B Column_C
Bob Henry 3
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...
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Column_A Column_B Column_C
Bob Henry 1
Bob Henry 1
Bob Henry 1
Bill Alice 1
Bill Alice 1
...
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pandas、data-science、data-cleaning
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假设我的代码是：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['alice','bob','charlie'],
'date_of_birth': ['10/25/2005 R','10/29/2002','01/01/2001 BD']
})
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我想用：
df['date of birth'
浏览 11提问于2022-11-03得票数 0
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