pandas Tricks_09&10👉🏻 'EXPANDING → a string & a series of lists - into a DF' (Kevin by DataSchool)

😌 dataframe내의 data를 자유자재로 나누어 갖다 붙이고, 들어 있는 게 list면 따로 뽑아내서 갖다 붙이고 싶다면..?

→ 즉, dataframe 자체를 자유자재로 추가 정보를 붙여 확대하고 싶을 때 사용! ←

1. EXPANDING(1) - splitting a string into MULTIPLE COLUMNS

Q) column 내의 string 문자열을 일정 기준으로 나누어 기존 dataframe에 갖다 붙이고 싶으면?

A) .column_name.str method를 활용하여 split 적용 → expand = True

 

df = pd.DataFrame({'name': ['Ryan Murphy Kim', 'Jane Doe Rhondall'],
                   'location': ['Los Angeles, CA', 'Washington, DC']})

 

→ df[[]] 이중으로 새로운 세 columns를 만들고 ' '에 의해 나누어 갖다 붙인다

 

df[['first', 'middle', 'last']] = df.name.str.split(' ', expand = True)

 

(뒤에 [0] [1] 등등 locate 해서 일부만 빼서 붙일 수도 있다)

 

- 세 column 붙이기 완성! -

 

2. EXPANDING(2) - expanding a Series of lists into a DATAFRAME

Q) column내에 nested되어 있는 list 원소를 빼서 붙이는 방법?

A) 쉽게 pd.Series 활용하기 (apply 적용)

 

df = pd.DataFrame({'col_one': ['a', 'b', 'c'],
                   'col_two': [[10,40], [20,50], [30,60]]})

 

→ 원하는 column col_two에서 pd.Series를 활용한다 (list내의 원소들을 Series형태로 변환해 개별 column들로 만들어줌!)

 

df_new = df.col_two.apply(pd.Series)

 

→ concat으로 같다 붙이면 완성!

(**** concat 관련 포스팅 아래 참조 ↓↓↓↓↓↓ ****)

concat & append & merge & join

 

pd.concat([df, df_new], axis='columns')

 

- 0과 1 column들이 완성됨! -

 

 

- dataframe 갖다 붙이기 끝 -

 

* 출처) https://youtu.be/RlIiVeig3hc