df.explode('列表').reset_index()的时候结果不转置

`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.apply(pd.Series.explode).reset_index(frop=True)

`df.apply(pd.Series.explode)` 是 pandas 库中的一个操作，它用于处理 DataFrame 中嵌套的数据结构（如列表或数组），将嵌套的数据展开成单层。这个方法会沿着指定的列应用 `pd.Series.explode()` 函数。

`pd.Series.explode()` 方法的作用是将 Series 对象中每个元素如果是列表或其他可迭代对象，将其扩展为一行，原索引变为新行的多级索引。

`reset_index(drop=True)` 则是对结果DataFrame进行重新索引，其中 `drop=True` 参数表示丢弃原来的索引列，将其设置为默认从0开始的新索引。

下面是一个简单的示例来说明这个过程：

假设我们有一个 DataFrame `df`，其中某个列 `column_with_lists` 存储的是嵌套的列表：

import pandas as pd

# 原始 DataFrame 示例
data = {
    "A": [[1, 2], [3, 4]],
    "B": ["foo", "bar"],
    "C": [5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 应用 explode 和 reset_index
exploded_df = df.apply(lambda x: pd.Series(x), axis=1).explode('A').reset_index(drop=True)

在这个例子中，`apply()` 沿着列 `A` 应用，`pd.Series(x)` 将每一项转换为单独的 Series，然后 `explode('A')` 展开这些列表，最后 `reset_index(drop=True)` 重置并删除原始的行索引。

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。