在没有数据重复的情况下爆炸数据框的每一列答案

【问题标题】：explode each column of dataframe without data duplication在没有数据重复的情况下爆炸数据框的每一列
【发布时间】：2022-01-19 16:49:00
【问题描述】：

我正在使用 pyspark 或 pandas

我有这个数据框，每一列都包含一个值列表：

COL1      |  COL2               |  COL3
["A","B"] |  ["V1", "V2", "V3"] |  ["V4","V5"]

我需要分解每一列以不同的方式呈现数据并生成这个数据框，列之间没有数据顺序：

COL1      |  COL2               |  COL3
A         |    V1               |   V4
B         |    V2               |   V5
null      |    V3               |   null

感谢您的帮助

【问题讨论】：

this 的可能重复项。

标签： pandas dataframe numpy pyspark

【解决方案1】：

试试这个：

df = df.apply(lambda row: row.apply(lambda cell: cell + [np.nan] * (max(row.apply(len)) - len(cell))), axis=1).explode(df.columns.tolist())

输出：

>>> df
  COL1 COL2 COL3
0    A   V1   V4
0    B   V2   V5
0  NaN   V3  NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

使用pd.concat:

out = pd.concat([sr.explode(ignore_index=True) for _, sr in df.iteritems()], axis=1)
print(out)

# Output:
  COL1 COL2 COL3
0    A   V1   V4
1    B   V2   V5
2  NaN   V3  NaN

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 Spark 内置函数 arrays_zip and explode 获得所需的输出。

Example:

df.select(explode(arrays_zip(col("col1"),col("col2"),col("col3")))).\
select("col.*").\
show(10,False)

#+----+----+----+
#|col1|col2|col3|
#+----+----+----+
#|a   |v1  |v4  |
#|b   |v2  |v5  |
#|null|v3  |null|
#+----+----+----+

【讨论】：