Pandalar, DataFrame: Birden çok sütuna bir sütun ayırma

Question

Aşağıdaki DataFrame'im var. "Veri" sütununu birden çok sütuna kırmanın mümkün olup olmadığını merak ediyorum. Bundan Ör: bu işe

 
ID  Date  data 
6  21/05/2016 A: 7, B: 8, C: 5, D: 5, A: 8 
6  21/01/2014 B: 5, C: 5, D: 7 
6  02/04/2013 A: 4, D:7 
7  05/06/2014 C: 25 
7  12/08/2014 D: 20 
8  18/04/2012 A: 2, B: 3, C: 3, E: 5, B: 4 
8  21/03/2012 F: 6, B: 4, F: 5, D: 6, B: 4 

:

 
ID  Date  data       A B C D E F 
6  21/05/2016 A: 7, B: 8, C: 5, D: 5, A: 8 15 8 5 5 0 0 
6  21/01/2014 B: 5, C: 5, D: 7    0 5 5 7 0 0  
6  02/04/2013 B: 4, D: 7, B: 6    0 10 0 7 0 0 
7  05/06/2014 C: 25       0 0 25 0 0 0 
7  12/08/2014 D: 20       0 0 0 20 0 0 
8  18/04/2012 A: 2, B: 3, C: 3, E: 5, B: 4 2 7 3 0 5 0 
8  21/03/2012 F: 6, B: 4, F: 5, D: 6, B: 4 0 8 0 6 0 11 

Bu pandas split string into columns çalıştı ve bu pandas: How do I split text in a column into multiple rows? ama onlar benim durumumda çalışmıyor olması.

DÜZENLEME karmaşıklık biraz "veri" sütun "A" tekrar edilir ve bu nedenle, bu değerler, "A" sütununun altında toplanır (ilk satır, örneğin yinelenen değerlere sahip bulunmaktadır

lütfen ikinci tabloya bakınız).

Answer 1

bir sözlüğe ve anahtar dayalı toplam değerleri dize dönüştürebilen bir fonksiyondur; Dönüşümden sonra pd.Series yöntemi ile sonuç almak kolay olacak:

def str_to_dict(str1): 
    import re 
    from collections import defaultdict 
    d = defaultdict(int) 
    for k, v in zip(re.findall('[A-Z]', str1), re.findall('\d+', str1)): 
     d[k] += int(v) 
    return d 

pd.concat([df, df['dictionary'].apply(str_to_dict).apply(pd.Series).fillna(0).astype(int)], axis=1) 

Answer 2

df = pd.DataFrame([ 
     [6, "a: 1, b: 2"], 
     [6, "a: 1, b: 2"], 
     [6, "a: 1, b: 2"], 
     [6, "a: 1, b: 2"], 
    ], columns=['ID', 'dictionary']) 

def str2dict(s): 
    split = s.strip().split(',') 
    d = {} 
    for pair in split: 
     k, v = [_.strip() for _ in pair.split(':')] 
     d[k] = v 
    return d 

df.dictionary.apply(str2dict).apply(pd.Series) 

Veya:

pd.concat([df, df.dictionary.apply(str2dict).apply(pd.Series)], axis=1) 

İşte