Python中实现一行拆多行和多行并一行的示例代码

粉丝提问

今天粉丝提了下面这样一个问题，其中一个是\”一行拆多行\”，另外一个是\”多行并一行\”，貌似群友用power query已经解决了。但是基于Python怎么做呢？接着往下看。

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

结果如下：

2）方法二

上述方法确实感觉复杂了，但是没办法，我之前的Pandas版本只有0.23.4，因此无法用explode()方法，进行炸裂操作。在pandas0.25版本的时候, DataFrame中才新增了一个explode方法, 专门用来将一行变多行。

Pandas.explode()函数的用法；

import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel(\"test1.xlsx\",sheet_name=\"Sheet1\")
# 将一行拆分成列表形式，注意：这里不需要使用expand=True参数
df[\"type\"] = df[\"电影类型\"].str.split(\"/\")
# 直接炸裂指定列
df.explode(\"type\")

结果如下：

多行并一行

这里没有使用什么特别的知识，好好理解Pandas中分组聚合应用某个函数，即可轻松解决这个问题。

import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel(\"test1.xlsx\",sheet_name=\"Sheet2\")
# 分组聚合，应用某个函数
def func(df):
  return \',\'.join(df.values)
df = df.groupby(by=\'电影名\').agg(func).reset_index()
df

结果如下：