资讯

精准传达 • 有效沟通

从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务

利用Python如何实现一行拆多行功能-创新互联

利用Python如何实现一行拆多行功能?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

创新互联公司主营久治网站建设的网络公司,主营网站建设方案,重庆APP软件开发,久治h5微信小程序定制开发搭建,久治网站营销推广欢迎久治等地区企业咨询

一行拆多行

上面这个问题我会提供两个思路,供大家选择,当然肯定是越简单得越好。每一种方法中都有一些好用的技巧,希望大家能够好好学习。

1)方法一

下方代码中有很多重要的知识点,需要我们下去好好学习一下,我这里只提供解体思路,关于每个知识点怎么用,希望大家下去自行研究学习。

  • Pandas.melt()函数的用法;
  • Series.str.split("/",expand=True)中,expand=True参数的用法;
  • Series.sort_values()对文本进行排序;
  • Python中enumerate()函数的用法;
     
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
# 将一列炸裂成多列
df[["类型1","类型2","类型3"]] = df["电影类型"].str.split("/",expand=True)
# 选取想要的列
df_final = df[["电影名","类型1","类型2","类型3"]]
# 将行专列
df_final = df_final.melt(id_vars=["电影名"],value_name="类型")
# 对“电影名”字段进行排序
df_final = df_final[["电影名","类型"]]
df_final.sort_values(by="电影名",inplace=True)
# 删除“类型==None”的行
for index,value in enumerate(df_final["类型"]):
  if value == None:
    df_final.drop(df_final.index[index],inplace=True)
df_final

分享文章:利用Python如何实现一行拆多行功能-创新互联
URL分享:http://cdkjz.cn/article/ppjpd.html
多年建站经验

多一份参考,总有益处

联系快上网,免费获得专属《策划方案》及报价

咨询相关问题或预约面谈,可以通过以下方式与我们联系

大客户专线   成都:13518219792   座机:028-86922220