Pandas：有效拆分条目答案

【问题标题】：Pandas: Efficiently splitting entriesPandas：有效拆分条目
【发布时间】：2017-01-05 08:14:30
【问题描述】：

我有一个 Pandas dataframe，其列如下：

event_id, obj_0_type, obj_0_foo, obj_0_bar, obj_1_type, obj_1_foo, obj_1_bar, obj_n_type, obj_n_foo, obj_n_bar, ....

例如：

col_idx = ['event_id']
[col_idx.extend(('obj_%d_id' %d, 'obj_%d_foo' %d, 'obj_%d_bar' %d)) for d in range(5)]
event_id = np.array(range(0,5))
data = np.random.rand(15,5)
data = np.vstack((event_id, data))
df = DataFrame(data.T, index = range(5), columns = col_idx)

我想拆分数据框的每一行，以便每个对象都有一个条目，例如：

event_id、obj_type、obj_foo、obj_bar

其中 event_id 将在给定事件的所有对象之间共享。

有很多非常慢的方法（迭代数据帧行并创建新的系列对象），但这些方法非常缓慢并且显然不符合 Python 标准。有没有我想念的更简单的方法？

【问题讨论】：

标签： python numpy pandas

【解决方案1】：

根据freenode上#pydata中一些人的一些建议，这就是我想出的：

data = []
for d in range(5):
    temp = df.ix[:, ['event_id', 'obj_%d_id' % d, 'obj_%d_foo' % d, 'obj_%d_bar' % d]]
    temp.columns = ['event_id', 'obj_id', 'obj_foo', 'obj_bar']
    # Giving columns unique names.
    temp.index = temp['event_id']*10 + d
    # Creating a unique index.
    data.append(temp)

concat(data)

这很有效，而且速度相当快！

【讨论】：