扁平化一个数据帧的列表

在这篇文章中，我们将看到如何扁平化一个DataFrames的列表。扁平化的定义是将数据格式转换或改变为一种狭窄的格式。扁平化列表的优点是提高了计算速度和对数据的良好理解。

示例:

让我们考虑一下，包含四个月的付款等数值的数据框。实际上，这些数据是以列表格式存储的。

注意： 0,1,2是记录的索引

扁平化意味着为每个作者分别分配名单。

我们将使用数据框架对列表进行扁平化操作。

方法 1:

第1步：创建一个简单的数据框架。

#importing pandas module
import pandas as pd
  
#creating dataframe with 2 columns
df = pd.DataFrame(data=[[[ 300, 400, 500, 600], 'sravan_payment'], 
                        [[ 300, 322, 333, 233], 'bobby_payment']], 
                  index=[ 0, 1], columns=[ 'A', 'B'])
  
display(df)

输出:

第2步：用特定的列来迭代每一行。

flatdata = pd.DataFrame([( index, value) for ( index, values)
                         in df[ 'A' ].iteritems() for value in values],
                             columns = [ 'index', 'A']).set_index( 'index' )
  
df = df.drop( 'A', axis = 1 ).join( flatdata )
display(df)

输出:

方法2：使用扁平化方法。

我们要为上述代码应用扁平化函数。

#importing pandas module for dataframe.
import pandas as pd
  
df = pd.DataFrame(data=[[[ 300, 400, 500, 600], 'sravan_payment'], 
                        [[ 300, 322, 333, 233], 'bobby_payment']], 
                  index = [ 0, 1], columns = [ 'A', 'B'])
display(df)

输出:

df.values.flatten()

输出: