Pandas：处理值后提取索引和列

Question

我有一个DF1类似于：

    A            B
X   BLA, FOO     XY, ZY, DW     
Y   BAR, BLA     FOO, DW
Z   UVH, DD      RATM,QOTA

DF的每个元素都是一个具有以下结构的字符串：BLA, FOO, BAR, ...。我想根据单个元素将其重塑为DF2，将其转换为X和{}的关联：

^{pr2}$

如您所见，DF1的每个元素都显示了索引和列之间的关联。有没有比逐行逐列阅读更实用的方法呢？或者，如何从pd.DF.applymap()得到index和{}？在

提前谢谢

Answer 1

使用：

• 对于每一列，创建DataFrame，由split创建，Series按stack创建
• 按stack对序列进行整形-所有拆分的值都在一列中
• 通过reset_index将MultiIndex转换为列
• 对唯一的MultiIndex按重复对分组，对重复项使用聚合join
• 按unstack重塑形状
• 数据清理-列和索引名按rename_axis

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df1 = (df.apply(lambda x: x.str.split(',\s+', expand=True).stack())
       .stack()
       .reset_index(drop=True, level=1)
       .reset_index(name='val')
       .groupby(['val','level_1'])['level_0']
       .apply(', '.join)
       .unstack(fill_value='')
       .rename_axis(None)
       .rename_axis(None, 1))

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谢谢，Zero提供类似的解决方案：

^{pr2}$

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df1 = (df.stack()
        .str.split(', ', expand=True)
        .stack()
        .reset_index()
        .pivot_table(index=0, 
                     columns='level_1', 
                     values='level_0', 
                     aggfunc=','.join, 
                     fill_value='')
        .rename_axis(None)
        .rename_axis(None, 1))