Pandas数据框如何用多列替换单个列

Question

例如，我有一个类似以下的数据框：

col1 col2 col3
0    2    1

我想替换它，以便

{0: [a,b], 1: [c,d], 2: [e, f]}

我希望最终得到一个像这样的数据框：

col1 col1b col2 col2b col3 col3b
a    b     e    f     c    d

我希望将这些数据进行转换后输入到TensorFlow中，如果TensorFlow可以接受的话，下面的输出结果也可能是可接受的。

col1  col2  col3
[a,b] [e,f] [c,d]

以下是我的当前代码:

field_names = ["elo", "map", "c1", "c2", "c3", "c4", "c5", "e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "result"]
df_train = pd.read_csv('input/match_results.csv', names=field_names, skiprows=1, usecols=range(2, 13))

for count in range(1, 6):
    str_count = str(count)
    df_train['c' + str_count] = df_train['c' + str_count].map(champ_dict)

- lexxish

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你需要添加一个更好的示例，这些列中的值会发生什么？您想要重复还是 NaN？就我个人而言，我认为这将是多索引列结构的一个很好的案例。无论如何，请参见 [mcve] 和 [ask]。 - Umar.H

已删除标签“机器学习”和“人工智能”，因为它们与问题无关。 - Ch3steR

@roganjosh 我知道我可以使用map，但是如何扩展列数？最终我会将其馈送到tensorflow中，所以我可以以每列为一个数组的方式映射它们，而不是每列仅有单个值，或者tensorflow不接受这种方式吗？到目前为止，每次我运行tensorflow时，它似乎都只想要每列的整数，而不是整数数组。 - lexxish

好的，你能展示一下你自己的尝试吗？你卡在哪里了？ - Umar.H

投票重新开放 - 完成后只需@我，我会提供答案。 - Umar.H

Answer 1

如果我理解正确的话，您可以使用 .stack、.map 和 .cumcount 来重塑您的数据帧和索引。

import pandas as pd
from string import ascii_lowercase

col_dict = dict(enumerate(ascii_lowercase))
map_dict = {0: ['a','b'], 1: ['c','d'], 2: ['e', 'f']}

s = df.stack().map(map_dict).explode().reset_index()
s['level_1'] = s['level_1'] +  s.groupby(['level_1','level_0']).cumcount().map(col_dict)




df_new = s.set_index(['level_0','level_1']).unstack(1).droplevel(0,1).reset_index(drop=True)

print(df_new)

level_1  col1a col1b col2a col2b col3a col3b
0           a     b     e     f     c     d

- Umar.H