熊猫列分隔列

我有一个数据框，其中包含分析的新闻文章瓦特/每行引用文章和列W /关于该文章（如音）的一些信息。该df的一列包含该文章中提及的位置的FIPS国家/地区代码列表。熊猫列分隔列

我想“提取”这些国家代码，以便我得到一个数据帧，其中每个提到的位置都有自己的行，以及引用该位置的原始行的其他列（将有多行具有相同的信息，但位置不同，因为同一篇文章可能会提到多个位置）。

我尝试过这样的事情，但iterrows（）速度慢，所以有没有更快/更有效的方式来做到这一点？非常感谢。

“事件”是包含位置
列“event_cols”从原来的DF，我想在新的DF保留列。
“df_events”是新数据帧

for i, row in df.iterrows(): 
    for location in df.events.loc[i]: 
    try: 
     df_storage = pd.DataFrame(row[event_cols]).T 
     df_storage['loc'] = location 
     df_events = df_events.append(df_storage) 
    except ValueError as e: 
     continue

来源

2017-09-15 Frederic R. Hopp

我会组DataFrame与groupby()，爆炸的列表与apply组合以及lambda函数，然后重置索引和下降的水平创建该列以清理生成的DataFrame。

df_events = df.groupby(['event_col1', 'event_col2', 'event_col3'])['events']\ 
       .apply(lambda x: pd.DataFrame(x.values[0]))\ 
       .reset_index().drop('level_3', axis = 1)

一般情况下，我总是试图找到一种方式来使用apply()大多数其他方法之前，因为它往往比遍历各行要快得多。

来源

2017-09-15 19:33:51

我已经找到了解决我的问题，在切换到itertuples（）使它神奇快：在df.itertuples（） '数据= [] 用于行：用于行位置[14]：＃定义的位置在元组中的位置 data.append（row [0:13] +（location，））' –

我的解决方案不起作用吗？请给它一个机会 - 它可能更高效，更紧凑。 –

熊猫列分隔列

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