Python pandas数据预处理之行数据复制方式

更新时间：2024年02月23日 08:43:16 作者：永远在减肥永远110的的小潘

这篇文章主要介绍了Python pandas数据预处理之行数据复制方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

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([data20,data30,data40])

data_con=data_con[data_con["商品"].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[0]):
    data_temp=pd.DataFrame(np.repeat(pd.DataFrame(data_con.iloc[i]).T.values,data_con.iloc[i]["商品数量"],axis=0))
    data_temp.columns=pd.DataFrame(data_con.iloc[i]).T.columns
    data_pro=pd.concat([data_pro,data_temp])

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。

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