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Wie man eine Spalte mit mehreren Werten in Python mit Pandas teilt

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie Ihr DataFrame in Python mit Pandas manipulieren und transformieren. Lernen Sie, mehrere Werte in einer Spalte zu trennen und Beziehungen zwischen Daten beizubehalten. --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62454470/ gestellt von dem Nutzer 'Pietro' ( https://stackoverflow.com/u/6826569/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62454515/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Quang Hoang' ( https://stackoverflow.com/u/4238408/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: How to divide a column with multiple values in different rows with same keys in python Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l... Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- Wie man eine Spalte mit mehreren Werten in Python mit Pandas teilt Beim Arbeiten mit Daten in Python, insbesondere mit Bibliotheken wie Pandas, begegnen wir häufig Herausforderungen, die eine Manipulation unserer DataFrames für eine optimale Nutzung erfordern. Eine solche häufige Herausforderung ist, wie man eine Spalte, die mehrere Werte enthält, in separate Zeilen aufteilt, während die zugehörigen Schlüssel intakt bleiben. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie dies einfach erreichen können. Das Problem verstehen Sie könnten sich in einer Situation befinden, in der Sie eine Datenbank haben, die wie folgt aussieht: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] In diesem Beispiel enthält die Spalte attr mehrere Attribute, die jeweils mit einem name verbunden sind. Ihr Ziel ist es, dieses DataFrame so zu transformieren, dass es wie folgt aussieht: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Sie müssen den name für jedes einzelne attr wiederholen, um eine klare und organisierte Darstellung der Daten zu ermöglichen. Schritt-für-Schritt-Lösung Lassen Sie uns die notwendigen Schritte durchgehen, um diese Transformation mit Pandas durchzuführen. 1. Vorbereitung der Umgebung Stellen Sie sicher, dass Pandas in Ihrer Python-Umgebung installiert und einsatzbereit ist. Sie können es mit pip installieren, falls noch nicht geschehen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] 2. Laden der Daten Sie können das DataFrame wie zuvor gezeigt laden. Hier eine kurze Erinnerung, wie es eingerichtet wird: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] 3. Spalten aufteilen und erweitern Um das gewünschte Ergebnis zu erzielen, verwenden Sie die Methode str.split() kombiniert mit der Funktion explode(). So funktioniert das: Schritt 3.1: Werte splitten Zuerst splitten Sie die Werte in der Spalte attr in Listen. Dies geht mit folgendem Code: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Dieser Code nimmt die Strings in der Spalte attr, splittet sie an jedem Komma, dem optional Leerzeichen folgen, und wandelt jeden Eintrag in eine Liste um. Schritt 3.2: Listen „explodieren“ Als nächstes verwenden Sie die Funktion explode(), um für jedes Attribut eine neue Zeile zu erzeugen, während die zugehörigen Namen erhalten bleiben: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] 4. Ihr transformiertes DataFrame Nach Ausführung des obigen Codes sieht Ihr df_new folgendermaßen aus: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Fazit Die Transformation von DataFrames in Pandas, um Ihren Bedürfnissen zu entsprechen, ist einfach, wenn Sie die verfügbaren Funktionen kennen. Mit str.split() zusammen mit explode() können Sie effizient eine Spalte mit mehreren Werten auf mehrere Zeilen verteilen, ohne dabei wichtige Informationen zu verlieren. Diese Methode spart nicht nur Zeit, sondern erhält auch die Übersichtlichkeit Ihres Datensatzes, was die Datenanalyse erleichtert. Fühlen Sie sich frei, Kommentare oder Fragen zu den gewünschten Transformationen oder Herausforderungen, die Sie in Python und Pandas haben, zu hinterlassen!