df列表转换成多行数据

xiao_xia_ming

已于 2022-10-24 17:59:08 修改

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文章标签： servlet jar java 1024程序员节

于 2022-10-17 14:32:19 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiao_xia_ming/article/details/127363012

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这篇博客介绍了如何使用Pandas库将含有列表的DataFrame列转换为多行数据，并对日期格式进行校验。通过`df.reindex()`和`np.concatenate()`函数实现数据展开，`to_date()`函数则用于格式化日期。同时展示了如何应用`df_format_row()`函数校验和格式化DataFrame中的日期列。

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# df的symbol列值为列表, 将其转换成多行数据


import pandas as pd
import numpy as np

df.reindex(df.index.repeat(df.symbol.str.len())).assign(symbol=np.concatenate(df.symbol.values))

转换前

转换后

def to_date(date, symbol):
    try:
        return parse(str(date)).strftime("%Y-%m-%d")
    except:
        raise (f"券单{symbol}日期格式错误:{date}")


def df_format_row(start_date, end_date, symbol):
    start_date = to_date(start_date, symbol)
    end_date = to_date(end_date, symbol)
    return start_date, end_date

# 针对df进行格式校验
df[["start_date", "end_date"]] = df.apply(
        lambda row: df_format_row(row["start_date"], row["end_date"], row["symbol"]), axis=1, result_type="expand"
    )



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