重组Pandas Dataframe，将数据转换为两列数据

Question

这里是Python初学者。我有一个Panda Dataframe(没有更好的术语)，我想将其转换为第二列中每个项目的数据行。我当前的数据框架看起来像这样:

SECTION   VALUES
0   A1        ['RC47']
1   A2        ['AC_100''AC_101''AC_102''AC_103''AC_104''AC105''AC_106''AC_107']
2   A3        ['RT1''RT2''RT3']
3   A4        ['800''801''802''803''804''805''1000''1001']
4   B3T2      ['RC50''RC50''RC50''RC50']
5   BR40      ['RC44']
6   T1        ['941.2''943.4''945.3''960.2']

我想要的是这样的:

SECTION   VALUES
A1        13_200
A1        23_10
A1        200_300
A1        200_10
A2        AC_100
A2        AC_101
A2        AC_103
A3        AC_104
etc ...

我在设置正确语法和输出数据框时遇到麻烦的代码部分如下:

#print(percentages)
list_of_keys = []
list_of_values = []
for key,val in percentages.items():
list_of_keys.append(key)
list_of_values.append(val)
#print(list_of_keys)
#print(list_of_values)
head =['SECTION','VALUES']
newdf = pd.DataFrame(list(zip(list_of_keys, list_of_values)), columns=head)
print(newdf)
out = (newdf.assign(VALUES= newdf["VALUES"]
.replace(",", "','", regex=True).apply(literal_eval))
.explode("VALUES"))#.reset_index(drop=True) uncomment to make a unique index

我收到的错误如下:

ValueError: malformed node or string: array(['RC47']

错误在行:

.replace(",", "','", regex=True).apply(literal_eval))

我在处理第二列'VALUES'的语法时遇到困难。除了撇号内的每个值之外，数据列表没有任何分隔符。我知道这个问题通常是由DataFrame.transpose()处理的，但是撇号格式给我带来了麻烦。有什么建议吗?

Answer 1

其中一个选项是literal_eval/explode:

from ast import literal_eval
​
out = (df.assign(VALUES= df["VALUES"]
.replace("''", "','", regex=True).apply(literal_eval))
.explode("VALUES"))#.reset_index(drop=True) uncomment to make a unique index

输出:

print(out)
SECTION   VALUES
0       A1   13_200
0       A1    23_10
0       A1  200_300
..     ...      ...
3       A4      805
3       A4     1000
3       A4     1001
[23 rows x 2 columns]