拆分数据帧的行并将它们作为单独的行存储在同一数据帧中答案

【问题标题】：Split rows of dataframe and store them as individual rows in the same dataframe拆分数据帧的行并将它们作为单独的行存储在同一数据帧中
【发布时间】：2019-10-25 11:27:53
【问题描述】：

我有一个可以使用下面给出的代码创建的数据框

df = pd.DataFrame({'Person_id':[1,2,3,4],
'Values':['father:1.Yes 2.No 3.Do not Know','Mother:1.Yes 777.No 999.Do not 
Know','sons:1.Yes 2.No 321.Do not Know','daughter:1.Yes 567.No 3.Do not Know'],
'Ethnicity':['dffather','dfmother','dfson','dfdaughter']})

上面的代码生成如下所示的数据帧

我想将数据框中每一行的内容拆分为单独的一行

我怎样才能得到这样的输出？

【问题讨论】：

标签： python regex python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

将Series.str.extractall 与正则表达式一起使用以获取带有文本指向Series 的整数值，将第二级由reset_index 和DataFrame.join 删除为原始值，最后在必要时通过Series.duplicated 将重复值设置为空字符串：

cols = df.columns
s = (df.pop('Values')
       .str.extractall('(\d+\.\D+)')[0]
       .str.strip()
       .reset_index(level=1, drop=True)
       .rename('Values'))

df = df.join(s).reindex(cols, axis=1).reset_index(drop=True)
df.loc[df['Person_id'].duplicated(), 'Ethnicity'] = ''
print (df)
    Person_id           Values   Ethnicity
0           1            1.Yes    dffather
1           1             2.No            
2           1    3.Do not Know            
3           2            1.Yes    dfmother
4           2           777.No            
5           2  999.Do not Know            
6           3            1.Yes       dfson
7           3             2.No            
8           3  321.Do not Know            
9           4            1.Yes  dfdaughter
10          4           567.No            
11          4    3.Do not Know

【讨论】：

你能帮我解决这个问题吗@jezrael - stackoverflow.com/questions/56556191/…
遇到一些问题。因此想到寻求您的帮助。我提供了带有真实数据的错误截图..
@AVLES - 是的，但问题是我无法使用其他解决方案......因为不是作者......
好的。我试图找出问题所在。如果你能提供你的解决方案，会很有帮助
@AVLES - 好的，所以可以从答案中删除接受，因为不工作？因为接受意味着没有问题，所以不需要另一个答案解决方案......