df.explode('列表').reset_index()的时候结果不转置
时间: 2023-08-05 16:04:08 浏览: 38
`df.explode('列表')`是将DataFrame中某一列的列表数据拆分成多行,如果不需要转置,则不需要再使用`reset_index()`。`reset_index()`的作用是将索引列转换为普通列,如果不需要这个操作,则可以省略。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [[1, 2], [3, 4]]})
print(df.explode('B'))
```
输出结果为:
```
A B
0 1 1
0 1 2
1 2 3
1 2 4
```
这里没有使用`reset_index()`,因为我们不需要将索引列转化为普通列。
相关问题
df.explode
`df.explode()`是Pandas库中的一个函数,用于将包含列表或Series的列拆分为多行。具体来说,它将一个包含列表或Series的列的每个元素拆分为单独的行,并在拆分后的行中复制其他列的值。
使用`df.explode()`函数时,你需要将要拆分的列名作为参数传递给它。以下是一个示例:
```pythonimport pandas as pddata = {'col1': [[1,2], [3,4,5], [6]], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
df_exploded = df.explode('col1')
print(df_exploded)
```
输出结果如下:
```
col1 col201 a02 a13 b14 b15 b26 c```
在这个示例中,`col1`列包含了一个列表,通过使用`df.explode('col1')`,将该列拆分为多行,每行包含一个列表元素,并在每个拆分后的行中复制`col2`列的值。
请注意,`df.explode()`函数要求Pandas版本为0.25.0或更高版本。如果你使用的是较早的版本,可能需要升级Pandas库。
result7 = result.groupby('price_cut').new_comment.sum().reset_index(name='total_comment') plt.figure(figsize=(12,8)) size = result7['total_comment'] labels = result7['price_cut'] plt.pie(size,labels=labels, autopct='%.2f%%',pctdistance=0.8,explode=[0,0,0,0,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5]) plt.title('不同价格区间累计成交量',loc='left',fontsize=16) plt.axis('equal') plt.show()AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[131], line 1 ----> 1 result7 = result.groupby('price_cut').new_comment.sum().reset_index(name='total_comment') 2 plt.figure(figsize=(12,8)) 3 size = result7['total_comment'] File D:\大学\大二下\python\install\Lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py:952, in GroupBy.__getattr__(self, attr) 949 if attr in self.obj: 950 return self[attr] --> 952 raise AttributeError( 953 f"'{type(self).__name__}' object has no attribute '{attr}'" 954 ) AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'new_comment'
这个错误提示说明在 `result.groupby('price_cut')` 返回的 `DataFrameGroupBy` 对象中没有名为 `new_comment` 的列。根据你之前提供的 `result` 数据框的列名,你可以将代码中的 `.new_comment` 改为 `.comment`,因为你想要统计的是每个价格区间中商品的评价数量,而 `comment` 列存储了商品的评价信息。修改后的代码应该是这样的:
```
result7 = result.groupby('price_cut').comment.sum().reset_index(name='total_comment')
```
这个代码将会统计 `result` 数据框中每个价格区间中商品的评价数量,并保存在 `result7` 数据框的 `total_comment` 列中。你可以继续使用这个数据框进行绘图和计算。