将字符串中的分隔数据转换为单列中的值答案

【问题标题】：Convert the delimited data in a string to values in a single column将字符串中的分隔数据转换为单列中的值
【发布时间】：2016-08-05 09:31:39
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

Var_1
201601_abc
201603_tbc;201608_sdf;201508_dsf
201601_abc;201508_dsf
...

我想要一个包含 Var1 中不同值的列（由“;”分隔的值被认为是不同的

所以最终的数据框会是这样的：

Var_2
201601_abc
201603_tbc
201608_sdf
201508_dsf

【问题讨论】：

你所说的数据框是什么意思（是熊猫吗？）到目前为止你有什么尝试？如果您使用的是嵌套列表，则可以将其展平。

标签： python pandas data-manipulation

【解决方案1】：

IIUC 以下应该可以工作：

In [160]:
df2 = pd.DataFrame(df['Var_1'].str.split(';',expand=True).stack().unique(), columns=['Var_2'])
df2

Out[160]:
        Var_2
0  201601_abc
1  201603_tbc
2  201608_sdf
3  201508_dsf

这会拆分分隔符上的值，然后stacks 并返回unique 值，然后我们可以根据返回的数组构造一个新的df

拆分以上步骤：

In [161]:
df['Var_1'].str.split(';',expand=True)

Out[161]:
            0           1           2
0  201601_abc        None        None
1  201603_tbc  201608_sdf  201508_dsf
2  201601_abc  201508_dsf        None

In [162]:    
df['Var_1'].str.split(';',expand=True).stack()

Out[162]:
0  0    201601_abc
1  0    201603_tbc
   1    201608_sdf
   2    201508_dsf
2  0    201601_abc
   1    201508_dsf
dtype: object

In [163]:
df['Var_1'].str.split(';',expand=True).stack().unique()

Out[163]:
array(['201601_abc', '201603_tbc', '201608_sdf', '201508_dsf'], dtype=object)

【讨论】：

谢谢。这里展开的作用是什么？
它将在自己的列中返回每个拆分，这是必需的，因为 stack 是 DataFrame 方法，而不是 Series 方法