df= pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': ["1,2,3", 2, 3, 4, 5]}) def split_column(x): # 判断是否含有逗号 if ',' in x: return x.split(',') else: return [x] df['col2'] = df['col2'].apply(split_column) print(df.explode('col_name')) argument of type 'int' is not iterable
时间: 2023-08-21 19:05:08 浏览: 44
看起来出现了错误,是因为在 `split_column()` 函数中,逗号分隔的数据已经被拆分成了多个元素的列表,而在 `explode()` 函数中,您使用了错误的列名 `'col_name'`,应该是 `'col2'`。这里提供一个修改后的代码示例,您可以参考一下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': ["1,2,3", 2, 3, 4, 5]})
# 定义函数
def split_column(x):
# 判断是否含有逗号
if isinstance(x, str) and ',' in x:
return x.split(',')
else:
return [x]
# 将含有逗号隔开数据的列按照逗号分隔成多个子串
df['col2'] = df['col2'].apply(split_column)
# 将子串拆分成多行
df = df.explode('col2')
# 输出结果
print(df)
```
这样,您就可以成功地将一列逗号隔开的数据拆分成多行了。
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df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) df = df.set_index(['col1','col2']) 怎么让df1和df的展现形式一样,但是不用set_index
你可以使用以下代码来实现:
```python
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]})
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]})
df = df.pivot(index='col1', columns='col2', values='col2')
df.columns.name = None
df.index.name = None
print(df)
```
这将产生以下输出:
```
1 2 3 4 5
A 1 2 NaN NaN NaN
B NaN NaN 3 4 NaN
C NaN NaN NaN NaN 5
```
这里使用 `pivot` 将原始数据转换为具有所需形式的 DataFrame。然后,我们删除了行名和列名,以便它的展示形式与 `df1` 相同。
df = pd.DataFrame(weights_col)
这行代码创建了一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 对象,其中 `weights_col` 是一个列向量,可能是一个 NumPy ndarray 或 Pandas Series 对象。DataFrame 的每一列都可以有一个名称,但在这种情况下,由于没有指定名称,该列将默认命名为数字索引。如果您想要指定列名,可以使用 `df = pd.DataFrame(weights_col, columns=[your_column_names])`。
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