创建数据帧映射数组列表

Question

我有两个数据帧，一个带有输入信息，一个带有输出：

df_input:
index col1 col2
 0    'A'  'B'
 1    'B'  'H'
 2    'C'  'D'

df_output:
index vectors
 0    [[D, 0.5],[E, 0.3]]
 1    [[A, 0.3]]
 2    [[B, 0.8],[C, 0.5],[H, 0.2]]

它的输出是一个数组。数量可变。你知道吗

我需要的是映射索引并在一行中附加每个向量，如下所示：

df:
index col1 col2 val1 val2
 0    'A'  'B'  'D'  0.5
 1    'A'  'B'  'E'  0.3
 2    'B'  'H'  'A'  0.3
 3    'C'  'D'  'B'  0.8
 4    'C'  'D'  'C'  0.5
 5    'C'  'D'  'H'  0.2

df非常大，所以如果可能的话我尽量避免一个循环。你知道吗

提前谢谢你。你知道吗

Answer 1

其中：

input_vectors = pd.DataFrame({'vectors':[[['D', .5],['E',.3]],
                                         [['A',.3]],
                                         [['B',.8],['C',.5],['H',.2]]]})
input_vectors

输出：

                          vectors
0            [[D, 0.5], [E, 0.3]]
1                      [[A, 0.3]]
2  [[B, 0.8], [C, 0.5], [H, 0.2]]

以及

df_input

输出：

   index col1 col2
0      0    A    B
1      1    B    H
2      2    C    D

用途：

pd.concat([pd.DataFrame(x, index=[i]*len(x)) 
            for i, x in input_vectors.itertuples()])\
  .join(df_input)

输出：

   0    1  index col1 col2
0  D  0.5      0    A    B
0  E  0.3      0    A    B
1  A  0.3      1    B    H
2  B  0.8      2    C    D
2  C  0.5      2    C    D
2  H  0.2      2    C    D

Answer 2

使用堆栈函数将列表列表拆分为行。然后对vectors列中的每一行，将其转换为字符串，并使用split函数创建两列va1和va2。使用concat通过索引列连接两个数据帧。删除列索引，因为在最终输出中不需要它。你知道吗

import pandas as pd
my_dict = {'index':[0,1,2], 'col1':['A','B','C'], 'col2':['B','H','D']}
df_input = pd.DataFrame(my_dict)
my_dict = {'index':[0,1,2],'vectors':[[['D', 0.5],['E', 0.3]],[['A', 0.3]],[['B', 0.8],['C', 0.5],['H', 0.2]]]}
df_output = pd.DataFrame(my_dict)

df_output = df_output.vectors.apply(pd.Series).stack().rename('vectors')
df_output = df_output.to_frame().reset_index(1, drop=True).reset_index()
df_tmp = df_output.vectors.apply(lambda x: ','.join(map(str, x))).str.split(',', expand=True)
df_tmp.columns = ['va1','val2']
df_tmp = pd.concat([df_tmp, df_output['index']], axis=1, sort=False)
df_tmp = df_input.join(df_tmp.set_index('index'), on='index')
df_tmp.reset_index(drop=True).drop(columns=['index'])

结果：

  col1 col2 va1 val2
0   A   B   D   0.5
1   A   B   E   0.3
2   B   H   A   0.3
3   C   D   B   0.8
4   C   D   C   0.5
5   C   D   H   0.2