在pandas中,可以使用unique()
函数从具有不同值的列中获取唯一值。然后,可以使用条件语句将行拆分为多行。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Alice', 'John'],
'Age': [25, 30, 35, 30, 25],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Paris', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取唯一的城市值
unique_cities = df['City'].unique()
# 根据条件将行拆分为多行
new_rows = []
for city in unique_cities:
city_rows = df[df['City'] == city]
for index, row in city_rows.iterrows():
new_row = row.copy()
new_row['City'] = city
new_rows.append(new_row)
# 创建新的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(new_rows)
# 打印结果
print(new_df)
输出结果如下:
Name Age City
0 John 25 New York
1 John 25 New York
2 Alice 30 Paris
3 Alice 30 Paris
4 Bob 35 London
在这个例子中,我们首先使用unique()
函数获取唯一的城市值。然后,我们根据每个城市的条件将行拆分为多行,并创建一个新的DataFrame来存储拆分后的结果。最后,我们打印出新的DataFrame。
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