リストのパンダ列、各リスト要素の行を作成します

一部のセルに複数の値のリストが含まれているデータフレームがあります。セルに複数の値を格納するのではなく、データフレームを拡張して、リスト内の各項目が独自の行（他のすべての列に同じ値を持つ）を取得できるようにします。だから私が持っている場合：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    {'trial_num': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
     'subject': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
     'samples': [list(np.random.randn(3).round(2)) for i in range(6)]
    }
)

df
Out[10]: 
                 samples  subject  trial_num
0    [0.57, -0.83, 1.44]        1          1
1    [-0.01, 1.13, 0.36]        1          2
2   [1.18, -1.46, -0.94]        1          3
3  [-0.08, -4.22, -2.05]        2          1
4     [0.72, 0.79, 0.53]        2          2
5    [0.4, -0.32, -0.13]        2          3

長い形式に変換するにはどうすればよいですか。

   subject  trial_num  sample  sample_num
0        1          1    0.57           0
1        1          1   -0.83           1
2        1          1    1.44           2
3        1          2   -0.01           0
4        1          2    1.13           1
5        1          2    0.36           2
6        1          3    1.18           0
# etc.

インデックスは重要ではありません。既存の列をインデックスとして設定しても問題はなく、最終的な順序は重要ではありません。

lst_col = 'samples'

r = pd.DataFrame({
      col:np.repeat(df[col].values, df[lst_col].str.len())
      for col in df.columns.drop(lst_col)}
    ).assign(**{lst_col:np.concatenate(df[lst_col].values)})[df.columns]

結果：

In [103]: r
Out[103]:
    samples  subject  trial_num
0      0.10        1          1
1     -0.20        1          1
2      0.05        1          1
3      0.25        1          2
4      1.32        1          2
5     -0.17        1          2
6      0.64        1          3
7     -0.22        1          3
8     -0.71        1          3
9     -0.03        2          1
10    -0.65        2          1
11     0.76        2          1
12     1.77        2          2
13     0.89        2          2
14     0.65        2          2
15    -0.98        2          3
16     0.65        2          3
17    -0.30        2          3

PS ここであなたはもう少し一般的な解決策を見つけるかもしれません

更新：いくつかの説明：IMOがこのコードを理解する最も簡単な方法は、段階的に実行することです：

次の行では、1列で値を繰り返しています。NここでN-は対応するリストの長さです。

In [10]: np.repeat(df['trial_num'].values, df[lst_col].str.len())
Out[10]: array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64)

これは、スカラー値を含むすべての列に対して一般化できます。

In [11]: pd.DataFrame({
    ...:           col:np.repeat(df[col].values, df[lst_col].str.len())
    ...:           for col in df.columns.drop(lst_col)}
    ...:         )
Out[11]:
    trial_num  subject
0           1        1
1           1        1
2           1        1
3           2        1
4           2        1
5           2        1
6           3        1
..        ...      ...
11          1        2
12          2        2
13          2        2
14          2        2
15          3        2
16          3        2
17          3        2

[18 rows x 2 columns]

使用してnp.concatenate()、我々はすべての値を平らにすることができますlist（列samples）と1次元ベクトルを取得します：

In [12]: np.concatenate(df[lst_col].values)
Out[12]: array([-1.04, -0.58, -1.32,  0.82, -0.59, -0.34,  0.25,  2.09,  0.12,  0.83, -0.88,  0.68,  0.55, -0.56,  0.65, -0.04,  0.36, -0.31])

これらすべてをまとめると：

In [13]: pd.DataFrame({
    ...:           col:np.repeat(df[col].values, df[lst_col].str.len())
    ...:           for col in df.columns.drop(lst_col)}
    ...:         ).assign(**{lst_col:np.concatenate(df[lst_col].values)})
Out[13]:
    trial_num  subject  samples
0           1        1    -1.04
1           1        1    -0.58
2           1        1    -1.32
3           2        1     0.82
4           2        1    -0.59
5           2        1    -0.34
6           3        1     0.25
..        ...      ...      ...
11          1        2     0.68
12          2        2     0.55
13          2        2    -0.56
14          2        2     0.65
15          3        2    -0.04
16          3        2     0.36
17          3        2    -0.31

[18 rows x 3 columns]

を使用pd.DataFrame()[df.columns]すると、列が元の順序で選択されることが保証されます...

思ったより少し長い：

>>> df
                samples  subject  trial_num
0  [-0.07, -2.9, -2.44]        1          1
1   [-1.52, -0.35, 0.1]        1          2
2  [-0.17, 0.57, -0.65]        1          3
3  [-0.82, -1.06, 0.47]        2          1
4   [0.79, 1.35, -0.09]        2          2
5   [1.17, 1.14, -1.79]        2          3
>>>
>>> s = df.apply(lambda x: pd.Series(x['samples']),axis=1).stack().reset_index(level=1, drop=True)
>>> s.name = 'sample'
>>>
>>> df.drop('samples', axis=1).join(s)
   subject  trial_num  sample
0        1          1   -0.07
0        1          1   -2.90
0        1          1   -2.44
1        1          2   -1.52
1        1          2   -0.35
1        1          2    0.10
2        1          3   -0.17
2        1          3    0.57
2        1          3   -0.65
3        2          1   -0.82
3        2          1   -1.06
3        2          1    0.47
4        2          2    0.79
4        2          2    1.35
4        2          2   -0.09
5        2          3    1.17
5        2          3    1.14
5        2          3   -1.79

順次インデックスが必要な場合reset_index(drop=True)は、結果に適用できます。

更新：

>>> res = df.set_index(['subject', 'trial_num'])['samples'].apply(pd.Series).stack()
>>> res = res.reset_index()
>>> res.columns = ['subject','trial_num','sample_num','sample']
>>> res
    subject  trial_num  sample_num  sample
0         1          1           0    1.89
1         1          1           1   -2.92
2         1          1           2    0.34
3         1          2           0    0.85
4         1          2           1    0.24
5         1          2           2    0.72
6         1          3           0   -0.96
7         1          3           1   -2.72
8         1          3           2   -0.11
9         2          1           0   -1.33
10        2          1           1    3.13
11        2          1           2   -0.65
12        2          2           0    0.10
13        2          2           1    0.65
14        2          2           2    0.15
15        2          3           0    0.64
16        2          3           1   -0.10
17        2          3           2   -0.76

パンダ> = 0.25

SeriesおよびDataFrameメソッドは、.explode()リストを個別の行に分解するメソッドを定義します。リストのような列の分解に関するドキュメントセクションをご覧ください。

df = pd.DataFrame({
    'var1': [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e',], [], np.nan], 
    'var2': [1, 2, 3, 4]
})
df
        var1  var2
0  [a, b, c]     1
1     [d, e]     2
2         []     3
3        NaN     4

df.explode('var1')

  var1  var2
0    a     1
0    b     1
0    c     1
1    d     2
1    e     2
2  NaN     3  # empty list converted to NaN
3  NaN     4  # NaN entry preserved as-is

# to reset the index to be monotonically increasing...
df.explode('var1').reset_index(drop=True)

  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5  NaN     3
6  NaN     4

これは、リストとスカラーの混合列、および空のリストとNaNも適切に処理することに注意してください（これは、repeatベースのソリューションの欠点です）。

ただし、（現在のところ）explode単一の列でのみ機能することに注意してください。

PS：文字列の列を分解する場合は、最初にセパレーターで分割してから、を使用する必要がありますexplode。私によるこの（非常に）関連する回答を参照してください。

あなたも使用することができますpd.concatし、pd.meltこのために：

>>> objs = [df, pd.DataFrame(df['samples'].tolist())]
>>> pd.concat(objs, axis=1).drop('samples', axis=1)
   subject  trial_num     0     1     2
0        1          1 -0.49 -1.00  0.44
1        1          2 -0.28  1.48  2.01
2        1          3 -0.52 -1.84  0.02
3        2          1  1.23 -1.36 -1.06
4        2          2  0.54  0.18  0.51
5        2          3 -2.18 -0.13 -1.35
>>> pd.melt(_, var_name='sample_num', value_name='sample', 
...         value_vars=[0, 1, 2], id_vars=['subject', 'trial_num'])
    subject  trial_num sample_num  sample
0         1          1          0   -0.49
1         1          2          0   -0.28
2         1          3          0   -0.52
3         2          1          0    1.23
4         2          2          0    0.54
5         2          3          0   -2.18
6         1          1          1   -1.00
7         1          2          1    1.48
8         1          3          1   -1.84
9         2          1          1   -1.36
10        2          2          1    0.18
11        2          3          1   -0.13
12        1          1          2    0.44
13        1          2          2    2.01
14        1          3          2    0.02
15        2          1          2   -1.06
16        2          2          2    0.51
17        2          3          2   -1.35

最後に、必要に応じて、最初の3列を基準に並べ替えることができます。

Roman Pekarのソリューションを段階的に理解して理解を深めるために、私は独自のソリューションを思いつきました。これはmelt、混乱を招くスタッキングとインデックスのリセットを回避するために使用します。しかし、それが明らかにより明確な解決策であるとは言えません：

items_as_cols = df.apply(lambda x: pd.Series(x['samples']), axis=1)
# Keep original df index as a column so it's retained after melt
items_as_cols['orig_index'] = items_as_cols.index

melted_items = pd.melt(items_as_cols, id_vars='orig_index', 
                       var_name='sample_num', value_name='sample')
melted_items.set_index('orig_index', inplace=True)

df.merge(melted_items, left_index=True, right_index=True)

出力（元のサンプル列を削除できることは明らかです）：

                 samples  subject  trial_num sample_num  sample
0    [1.84, 1.05, -0.66]        1          1          0    1.84
0    [1.84, 1.05, -0.66]        1          1          1    1.05
0    [1.84, 1.05, -0.66]        1          1          2   -0.66
1    [-0.24, -0.9, 0.65]        1          2          0   -0.24
1    [-0.24, -0.9, 0.65]        1          2          1   -0.90
1    [-0.24, -0.9, 0.65]        1          2          2    0.65
2    [1.15, -0.87, -1.1]        1          3          0    1.15
2    [1.15, -0.87, -1.1]        1          3          1   -0.87
2    [1.15, -0.87, -1.1]        1          3          2   -1.10
3   [-0.8, -0.62, -0.68]        2          1          0   -0.80
3   [-0.8, -0.62, -0.68]        2          1          1   -0.62
3   [-0.8, -0.62, -0.68]        2          1          2   -0.68
4    [0.91, -0.47, 1.43]        2          2          0    0.91
4    [0.91, -0.47, 1.43]        2          2          1   -0.47
4    [0.91, -0.47, 1.43]        2          2          2    1.43
5  [-1.14, -0.24, -0.91]        2          3          0   -1.14
5  [-1.14, -0.24, -0.91]        2          3          1   -0.24
5  [-1.14, -0.24, -0.91]        2          3          2   -0.91

手動で列の名前を付けない、Roman Pekarの回答のバージョンを探している人のために：

column_to_explode = 'samples'
res = (df
       .set_index([x for x in df.columns if x != column_to_explode])[column_to_explode]
       .apply(pd.Series)
       .stack()
       .reset_index())
res = res.rename(columns={
          res.columns[-2]:'exploded_{}_index'.format(column_to_explode),
          res.columns[-1]: '{}_exploded'.format(column_to_explode)})

最も簡単な方法は次のとおりです。

1. 変換 samples列をDataFrameにます
2. 元のdfと結合する
3. 溶融

ここに示されています：

    df.samples.apply(lambda x: pd.Series(x)).join(df).\
melt(['subject','trial_num'],[0,1,2],var_name='sample')

        subject  trial_num sample  value
    0         1          1      0  -0.24
    1         1          2      0   0.14
    2         1          3      0  -0.67
    3         2          1      0  -1.52
    4         2          2      0  -0.00
    5         2          3      0  -1.73
    6         1          1      1  -0.70
    7         1          2      1  -0.70
    8         1          3      1  -0.29
    9         2          1      1  -0.70
    10        2          2      1  -0.72
    11        2          3      1   1.30
    12        1          1      2  -0.55
    13        1          2      2   0.10
    14        1          3      2  -0.44
    15        2          1      2   0.13
    16        2          2      2  -1.44
    17        2          3      2   0.73

これは、各試行のサンプル数が同じであるためにのみ機能した可能性があることに注意してください（3）。異なるサンプルサイズの試験では、より賢いものが必要になる場合があります。

非常に遅い答えですが、これを追加したいと思います：

sample_numOPの例の列も処理するバニラPythonを使用した高速ソリューション。1,000万行を超える私自身の大規模なデータセットと2,800万行の結果では、これには約38秒しかかかりません。承認されたソリューションは、その量のデータで完全に機能しなくなり、memory error128 GBのRAMを搭載した私のシステムにつながります。

df = df.reset_index(drop=True)
lstcol = df.lstcol.values
lstcollist = []
indexlist = []
countlist = []
for ii in range(len(lstcol)):
    lstcollist.extend(lstcol[ii])
    indexlist.extend([ii]*len(lstcol[ii]))
    countlist.extend([jj for jj in range(len(lstcol[ii]))])
df = pd.merge(df.drop("lstcol",axis=1),pd.DataFrame({"lstcol":lstcollist,"lstcol_num":countlist},
index=indexlist),left_index=True,right_index=True).reset_index(drop=True)

また非常に遅いですが、パンダがない場合は私にとってうまくいったKarvy1からの回答がここにあります> = 0.25バージョン：https ://stackoverflow.com/a/52511166/10740287

上記の例では、次のように書くことができます。

data = [(row.subject, row.trial_num, sample) for row in df.itertuples() for sample in row.samples]
data = pd.DataFrame(data, columns=['subject', 'trial_num', 'samples'])

速度テスト：

%timeit data = pd.DataFrame([(row.subject, row.trial_num, sample) for row in df.itertuples() for sample in row.samples], columns=['subject', 'trial_num', 'samples'])

ループあたり1.33 ms±74.8 µs（7回の実行の平均±標準偏差、それぞれ1000ループ）

%timeit data = df.set_index(['subject', 'trial_num'])['samples'].apply(pd.Series).stack().reset_index()

ループあたり4.9 ms±189 µs（7回の実行の平均±標準偏差、各100ループ）

%timeit data = pd.DataFrame({col:np.repeat(df[col].values, df['samples'].str.len())for col in df.columns.drop('samples')}).assign(**{'samples':np.concatenate(df['samples'].values)})

ループあたり1.38 ms±25 µs（7回の実行の平均±標準偏差、各1000ループ）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'Product': 'Coke', 'Prices': [100,123,101,105,99,94,98]},{'Product': 'Pepsi', 'Prices': [101,104,104,101,99,99,99]}])
print(df)
df = df.assign(Prices=df.Prices.str.split(',')).explode('Prices')
print(df)

パンダ> = 0.25バージョンでこれを試してください