pandas将列中逗号分隔变成不同行

您可以使用 `pandas` 的 `str.split()` 方法将逗号分隔的值转换为列表，然后使用 `explode()` 方法将列表中的每个元素拆分成不同行。

例如，假设您有一个名为 `df` 的数据框，其中包含一个名为 `col` 的列，其中的值是逗号分隔的字符串。则您可以使用以下代码将每个逗号分隔的值拆分成不同行：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'col': ['a,b,c', 'd,e', 'f,g,h']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将逗号分隔的值转换为列表
df['col'] = df['col'].str.split(',')

# 将每个列表中的元素拆分成不同行
df = df.explode('col')

print(df)

输出结果如下：

  col
0   a
0   b
0   c
1   d
1   e
2   f
2   g
2   h

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pandas将列中逗号分隔变成不同列

你可以使用`pandas`中的`str.split()`函数将包含逗号分隔值的列分成多个列。例如，假设你有一个包含逗号分隔值的`data`数据帧和一个名为`col`的列，你可以使用以下代码将其分成多个列：

new_cols = data['col'].str.split(',', expand=True)
data[new_cols.columns] = new_cols

这将在`data`数据帧中创建多个新列，每个新列都包含原始列中的一个逗号分隔值。

怎么利用pandas将数组中的每个数组元素变成以逗号分隔数据的数组

可以使用 pandas 库中的 Series 和 apply 方法，将每个数组元素变成以逗号分隔数据的数组。例如，假设有一个元素为数组的一维数组：

import pandas as pd
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
arr_flat = arr.flatten()
print(arr_flat)

输出：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

现在我们将每个数组元素变成以逗号分隔数据的数组：

# 将一维数组转化为 pandas 的 Series 对象
s = pd.Series(arr_flat)

# 定义 lambda 函数，将每个数组元素转化为以逗号分隔数据的字符串
to_csv_string = lambda x: ','.join(map(str, x))

# 使用 apply 方法调用 lambda 函数，将每个数组元素转化为以逗号分隔数据的字符串
s_csv = s.apply(to_csv_string)

# 输出结果
print(s_csv.values)

输出：

array(['1,2,3', '4,5,6', '7,8,9'], dtype=object)

其中，`to_csv_string` 函数将每个数组元素转化为以逗号分隔数据的字符串，`s.apply(to_csv_string)` 将这个函数应用到 Series 的每个元素上，返回一个元素为字符串的 Series，最后使用 `.values` 将其转化为元素为数组的一维数组。