pandas一列拆分成多行

前言

冬日游，似水云雪落满头。
莫是谁家少年不知愁。
纵无心，跌入云泥，
相看笑不休！

 好久没有女神的信，好久没有和她谈心，怀念她柔情似水的眼睛，是李有为加班夜晚中的星星……

 女神失恋的第33天后，日渐消瘦的她终于从分手的阴霾中走了出来，身上散发着像往常耀眼夺目的光彩。

 “有为，你现在在工位上吗？”
 很快啊，看见了女神发来的消息，啪，李有为立马就点进了聊天窗口。

 “嗯”，以彼之道还施彼身，李有为简单回复了一个像女神往常一样回复他的字眼。

 很快啊，女神突然就来到了他的工位，眼眶里莹莹泛着泪花，一见面就劈头一句：“等闲变却故人心，却道故人心易变。有为，你可不可以不要这么高冷！”

 “气壮山河英雄泪，曲折缠绵儿女情。铁骨男儿担大道，最难消受美人恩。”

 李有为被女神这么一说，一下就云里雾里了，稀里糊涂就莫名其妙接了一个小需求，终究李有为还是又做了一次二十多岁的老实人。

 话说公司领导最近读了一些莫名其妙的书籍，开始提倡数据化治理，要求各个部门都该具有相关的数据思维，这样才不会被大数据时代淘汰。一时之间，公司上下，人人口中都挂着数据、图表、分析这些高大上的关键词语。

 李有为的女神自然也是其中的一员。这次她找到李有为是因为想做一个炫酷的词云图，然后再来一波很骚的数据分析，然而万事开头难，女神直接倒在了第一步数据预处理阶段。

 女神的需求其实很简单，就是将exp_job字段的期望岗位打散，然后求和计数，最后就可以制作岗位的词云图了。

 李有为一看，立马就知道这个问题应该怎么解决了。

一：老方法（新方法可以直接看二）

1、去除多余的字符，然后分割列

df = pd.read_csv("test.csv",encoding="gbk")
df_exp_job = df['exp_job'].map(lambda x:x.replace("[","").replace("]","").replace('"',"")) \
			.str.split(',', expand=True)

2、行转列

df_exp_job=df_exp_job.stack()

3、重置索引，将新生成的index，重置到原来的索引上，并为字段命名

df_exp_job = df_exp_job.reset_index(level=1, drop=True).rename('exp_job')

4、和原始数据合并

&emps;利用两个数据index索引进行合并，并将原始dataframe的exp_job删除

df = df.drop(['exp_job'], axis=1).join(df_exp_job)

5、简单聚合

res=df.groupby(['exp_job']).count().reset_index()
print(res)

  大功告成，但是使用过在spark使用过强大的explode打散方法后，李有为想了想，pandas肯定也有类似的方法，于是搜索了一下 pandas explode

 好家伙，官方文档果然有同样的方法。照着官方文档的例子，李有为直接开始了自己的代码改造之旅。

二：paddas explode

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv",encoding="gbk")
df=df.explode("exp_job")
print(df)

 一通操作猛如虎，最后发现结果没有改变，李有为瞬间傻眼了，幸好女神不在身边，不然就糗大了。

 深吸一口气，李有为看了看官方文档，和源码

 这个explode方法其实就是对李有为方法一的更好的一种封装，他columns参数的数据类型必须是str或者tuple（list也可，str不会被分割打散）

#看一下自己的数据类型
import pandas as pd
import json
df = pd.read_csv("test.csv",encoding="gbk")
df=df.explode("exp_job")
print(type(df['exp_job'][0]))
#<class 'str'>
#结果很显然是字符串类型，所以需要对字符串做处理
#鉴于女神给的数据已经很像python中的list类型了，只需要做稍加的处理，使用json模块将字符串转换成list就可以了

 最终代码如下，很简单，有木有，很粗暴，有没有。

import pandas as pd
import json

df = pd.read_csv("test.csv",encoding="gbk")

df['exp_job']=df['exp_job'].map(lambda x:json.loads(x))

res=df.explode("exp_job").groupby(['exp_job']).count().reset_index().rename(columns={"name":"num"})

print(res)

 注意：部分老铁运行可能会报错，那是因为pandas的版本过于老旧，重新升级pandas版本即可

卸载 pandas
pip uninstall pandas 
pip install   pandas==0.25.3  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

 启示：多看官方文档，多看源代码，总能得到意想不到的收获。

 当李有为把数据发送给女神时，女神不一会儿就给他送来了一杯温暖的奶茶，令女神意想不到的是，李有为这一次竟然破天荒的拒绝了她的好意，她向李有为询问原因。

 李有为温言道：“我想问一下，爱奇艺会员，你有吗？”

 李有为的这句话究竟有何深意，他与女神之间的故事有会有着怎样的进展，预知后事如何，请听下回分解。

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