熊猫在多行中拆分行答案

【问题标题】：Pandas split row in multiple row熊猫在多行中拆分行
【发布时间】：2020-12-26 19:51:23
【问题描述】：

考虑下面一个带有标题和一行作为输入的DataFrame。输入行需要根据值之间的空间分成两行，或者第二个值需要转到第二行。所以在输出中我们需要两行..

输入1：

 Age  Gender Coverage-Status Total-Paid Benefit-Date Outstanding-Reserve Waiver-Reserve Coverage-Code
 31 26  M F    AC CC           10,000     2/15/2011      NaN                4,743         081 010

需要输出：

Age Gender Coverage-Status Total-Paid Benefit-Date Outstanding-Reserve Waiver-Reserve Coverage Code
31   M     AC              10,000     2/15/2011      NaN                4,743         081 
26   F     CC                                                                         010

我现在卡在这个问题上，这可能吗？

我正在尝试这样的事情：

ad['Age'] = ad.Age.str.split(expand = True).stack()

但是这个好像不行……

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

对不起，没有足够的积分来评论。您可以先按列拆分数据框，然后拆分列重复的行，然后重新加入保存的数据框，即

input1_a = input1[['Total-Paid', 'Benefit-Date', 'Outstanding-Reserve', 'Waiver-Reserve']].copy()
input1_b = input1[['Age', 'Gender' ,'Coverage-Status','Coverage-Code']].copy()

Yatu 放弃了之前的答案，但这里有一个函数可以拆分多个列。 zouweilin 于 2018 年 9 月 6 日发表评论。不像 Yatu 的解决方案那么优雅，但是......

https://gist.github.com/jlln/338b4b0b55bd6984f883

然后

input1_new = pd.concat([input1_a,input1_b], axis = 1)

然后重新排列列

input1_new = input1_new[['Age', 'Gender' ,'Coverage-Status','Total-Paid', 'Benefit-Date', 'Outstanding-Reserve', 'Waiver-Reserve', 'Coverage-Code']]

【讨论】：

【解决方案2】：

试试：

# iterate ONLY over columns subjected to split - I assumed it's all columns
for col in df.columns:
    df[col]=df[col].str.split(" ")
res = df.stack().explode().reset_index(level=0, drop=True).to_frame()

res["id"] = res.groupby(level=0).cumcount()
res = res.set_index("id", append=True).unstack(level=0)
res.columns = res.columns.droplevel()

输出：

   Age Benefit-Date Coverage-Code Coverage-Status Gender Outstanding-Reserve  \
id                                                          
0   31  2/15/2011    081           AC              M      NaN
1   26  NaN          010           CC              F      NaN

   Total-Paid Waiver-Reserve
id
0   10,000     4,743
1   NaN        NaN

【讨论】：