如何将原始数据框（DataFrame）转换为最终的数据框，从而实现以下的数据结构变换

约定不等于承诺〃 2023-10-16 12:12 14阅读 0赞

问题：

如何将原始数据框（DataFrame）转换为最终的数据框，从而实现以下的数据结构变换：

原始数据框：

user   |  items
    --------------------------------------
    user1  | apple, bread, cheese, orange
    user2  | apple, corn, strawberry, squash
      .    |  .
      .    |  .
      .    |  .

最终数据框：

解决方案概述：

要将原始数据框转换为最终的数据框，需要进行数据重塑和拆分操作。这可以通过以下步骤实现：

1.  遍历原始数据框的每一行，将"items"列的值按逗号分隔成单独的项。
2.  将每个拆分后的项与对应的用户（"user"列的值）关联，并创建新的行。
3.  构建新的数据框，其中每个用户和项的组合都成为一个单独的行。

下面是详细的解决方案和 Python 代码示例：

# 导入必要的库
    import pandas as pd
    
    # 创建原始数据框
    data = {
        'user': ['user1', 'user2'],
            'items': ['apple, bread, cheese, orange', 'apple, corn, strawberry, squash']}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 初始化一个空的数据框，用于存储最终结果
    final_df = pd.DataFrame(columns=['user', 'items'])
    
    # 遍历原始数据框的每一行
    for _, row in df.iterrows():
        user = row['user']
        items = row['items'].split(', ')  # 使用逗号分隔项
        # 针对每个项创建一个新行并添加到最终数据框
        for item in items:
            final_df = final_df.append({
        'user': user, 'items': item}, ignore_index=True)
    
    # 打印最终数据框
    print(final_df)

这段代码首先导入了必要的库，然后创建了原始数据框和一个空的最终数据框。接着，它遍历了原始数据框的每一行，将"items"列的值按逗号分隔，并使用循环将每个项与对应的用户关联，然后添加到最终数据框中。

**数据框的结构变换：如何将原始数据框转换为最终的数据框**

在数据处理和分析中，经常会遇到需要将数据从一种结构转换为另一种结构的情况。这种转换通常需要一些技巧和代码来实现。在本篇博客中，我们将介绍如何将一个原始数据框（DataFrame）转换为另一种结构的最终数据框，以满足特定需求。具体来说，我们将展示如何从一个包含用户和其拥有的多个项的数据框，转换为一个每个用户和单个项的数据框。

#### 背景 ####

假设我们有一个原始数据框，其中包含了用户及其所拥有的多个项的信息。这个数据框的结构如下：

user   |  items
    --------------------------------------
    user1  | apple, bread, cheese, orange
    user2  | apple, corn, strawberry, squash
      .    |  .
      .    |  .
      .    |  .

我们的目标是将这个原始数据框转换为以下结构的最终数据框：

#### 解决方案 ####

要实现这种数据结构的变换，我们可以采用以下步骤：

下面是使用 Python 和 Pandas 库的代码示例，来实现这个数据结构的变换：

#### 结果 ####

运行上述代码后，你将得到所需的最终数据框，其结构与我们目标相匹配：

#### 总结 ####

在数据分析和处理中，数据结构的变换是一个常见的任务。在本文中，我们演示了如何将一个原始数据框转换为另一种结构的最终数据框，通过拆分项并与用户关联，从而实现所需的数据重塑。这种技巧在处理各种数据集时都非常有用，希望这篇博客能帮助你更好地理解和应用数据结构变换的方法。

#### 参考链接 ####

*  [Pandas 官方文档][Pandas]
 *  [Python 官方文档][Python]

[Pandas]: https://pandas.pydata.org/docs/
[Python]: https://docs.python.org/3/