Python pandas数据预处理之行数据复制方式
pandas数据预处理行数据复制现有一张进货表格，数据如下,需要将商品数量与商品名称拆分，最终实现有多少个商品显示多少行数据。
即当商品为“鸡蛋*5”时，需要有5条鸡蛋数据。
import pandas as pd
import numpy as np
file_path=r"E:\临时\数据预处理.xlsx"
data=pd.read_excel(file_path)#首先将不同商品做拆分，间隔符为","
data10=data.join(data["商品"].str.split(",",expand=True))
拆分后的数据
如下：
#不同商品拆分后第一次复制
data20=data10[["日期",0]]
data20.rename(columns={0:"商品"},inplace=True)
data30=data10[["日期",1]]
data30.rename(columns={1:"商品"},inplace=True)
data40=data10[["日期",2]]
data40.rename(columns={2:"商品"},inplace=True)
data_con=pd.concat()
data_con=data_con.notna()]#将商品名称与商品数量拆分
data_con.reset_index(drop=True,inplace=True)
data_con=data_con.join(data_con["商品"].str.split("*",expand=True))拆分后的数据
如下：
data_con.rename(columns={0:"商品名称",1:"商品数量"},inplace=True)
data_con["商品数量"]=data_con["商品数量"].astype(int)#商品名称与数量拆分后第二次复制
data_pro=pd.DataFrame()
for i in range(data_con.shape):
data_temp=pd.DataFrame(np.repeat(pd.DataFrame(data_con.iloc).T.values,data_con.iloc["商品数量"],axis=0))
data_temp.columns=pd.DataFrame(data_con.iloc).T.columns
data_pro=pd.concat()
data_pro=data_pro[['日期','商品名称']]
data_pro["商品数量"]=1
最后将data_pro导出即可。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
来源:https://www.jb51.net/python/316166ybp.htm
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