Python?pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理之行數(shù)據(jù)復(fù)制方式
更新時(shí)間：2024年02月23日 08:43:16 作者：永遠(yuǎn)在減肥永遠(yuǎn)110的的小潘
這篇文章主要介紹了Python?pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理之行數(shù)據(jù)復(fù)制方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理行數(shù)據(jù)復(fù)制
現(xiàn)有一張進(jìn)貨表格，數(shù)據(jù)如下,需要將商品數(shù)量與商品名稱拆分，最終實(shí)現(xiàn)有多少個(gè)商品顯示多少行數(shù)據(jù)。
即當(dāng)商品為“雞蛋*5”時(shí)，需要有5條雞蛋數(shù)據(jù)。
import pandas as pd import numpy as np file_path=r"E:\臨時(shí)\數(shù)據(jù)預(yù)處理.xlsx" data=pd.read_excel(file_path)
#首先將不同商品做拆分，間隔符為","
data10=data.join(data["商品"].str.split(",",expand=True))
拆分后的數(shù)據(jù)
如下：
#不同商品拆分后第一次復(fù)制
data20=data10[["日期",0]]
data20.rename(columns={0:"商品"},inplace=True)
data30=data10[["日期",1]]
data30.rename(columns={1:"商品"},inplace=True)
data40=data10[["日期",2]]
data40.rename(columns={2:"商品"},inplace=True)
data_con=pd.concat([data20,data30,data40])
data_con=data_con[data_con["商品"].notna()]
#將商品名稱與商品數(shù)量拆分
data_con.reset_index(drop=True,inplace=True)
data_con=data_con.join(data_con["商品"].str.split("*",expand=True))
拆分后的數(shù)據(jù)
如下：
data_con.rename(columns={0:"商品名稱",1:"商品數(shù)量"},inplace=True)
data_con["商品數(shù)量"]=data_con["商品數(shù)量"].astype(int)
#商品名稱與數(shù)量拆分后第二次復(fù)制
data_pro=pd.DataFrame()
for i in range(data_con.shape[0]):
data_temp=pd.DataFrame(np.repeat(pd.DataFrame(data_con.iloc[i]).T.values,data_con.iloc[i]["商品數(shù)量"],axis=0))
data_temp.columns=pd.DataFrame(data_con.iloc[i]).T.columns
data_pro=pd.concat([data_pro,data_temp])
data_pro=data_pro[['日期', '商品名稱']] data_pro["商品數(shù)量"]=1
最后將data_pro導(dǎo)出即可。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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