mysql多行合并成一行_Python_一行多行合并拆分
是这样的，这个需求应该还是会常有的，特别是当你收集到的数据不规范的时候。有些人自认为自己很聪明，给的数据很漂亮，看上去一目了然，它不知道这些数据还要用来分析出来的，当要用的时候，很难受，正如下面这样的数据，一个人对应几个省，个数还不一样。看上去是不是既优雅又美观，但是你要怎么操作呢，我要每个省的数据，每个省然后对应哪些人。这个时候你不会操作怎么办？是不是很难受，下面有几个思路可以借鉴一下，用Python完成的，其实Excel也能，但用Excel来处理就偏题了。
再仔细看一下，这个字体是不是很有趣呢，不那么严肃，透露着活泼的气氛，这是上周在毕老师苹果电脑上发现的，于是问了一下字体的名字，没想到windows也是有的，只是要网上折腾一下，下面那个链接是我自己的存储空间，很安全，复制到浏览器或者下载器就可以下载了。
https://linss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E7%B4%A0%E6%9D%90/fonts/%E9%9B%85%E7%97%9E-%E7%AE%80.ttf【进入正题】
先读取数据
import pandas as pdimport osos.chdir(r"E:\Python\小工具")data = pd.read_excel("一行拆分合并.xlsx")【方案一】
这个就有点绕了，但是学习嘛，不影响，这个过程可以学到新的东西，其他地方是用的上的。也可以顺便复习一下pandas的一些操作，学而时习之嘛。我就拆分一下哦。
# 将一列分成多列。这里有点偷懒了，一个人最多4各省嘛，我就写了abcd，这是不严谨的，不过危急时刻时间最重要，先解决问题再说。
data[["a","b","c","d"]] = data["province"].str.split("、",expand=True)
#选取想要的列
data_final = data[["id",'name',"a","b","c","d"]]
#将行转列
前面两步还是很轻松愉悦的，这一步是重点，涉及一个新的，也不算，之前pandas系列里面说过，(这是传送门)。不过刚回头看了一下，说的略微简单，怕你理解不到，所以这一篇后面又专门深入的介绍了一下，在后面，往后面看，如果这都还看不懂，那就很遗憾了。
data_final = data_final.melt(id_vars=["id","name"],value_name="类型")
是不是快到想要的效果了，后面在把不要的列，空值处理一下就行了，很简单了，看看就能懂的。
#排序data_final = data_final[['id','name','类型']]data_final.sort_values(by="id",inplace=True)# 删除“类型==None”的行data_final = data_final[-data_final['类型'].isnull()]
结果很完美，是我想要的。
【方案二】
感觉更全面一点，也更简单一点，是这样↓
先分个列，形成一个新的列表
data["pro"] = data["province"].str.split("、")
然后呢，这一步很神奇，explode，就会把列表里面每个元素给分开，前面的其他字段还会跟着填充，很神奇。
data1 = data.explode("pro")
最后筛选一下列就行了，这个很简单，就不操作了。
【回到起点】
那么怎么回到过去呢，想回到最初的起点，这个其实也是很常用的，有的人就喜欢这样，你能怎么办，不给操作就找领导来跟你说，最后还是得操作，还折腾。
其实就是groupby一下，自定义一个规则就行了。
def func(df): return '、'.join(df.values)data_2 = data1.groupby(by=['id','name']).agg(func).reset_index()
这就回来了↑
---正文end---
上面几个字应该能看明白什么意思，说明还有附录部分，如果你仔细看了上面的内容，应该就知道附录部分是什么了。
【 参数↓】
pandas.melt(frame, 要处理的数据集。 id_vars=None, 不需要被转换的列名。 value_vars=None, 需要转换的列名，如果剩下的列全部都要转换，就不用写了 var_name=None, 自定义设置对应的列名 value_name='value', 自定义设置对应的列名 col_level=None) 如果列是MultiIndex，则使用此级别先准备一组简单明了的案例数据↓
d = {'ID': ['A001','A002','A003','A004'], '四川': [1,2,3,4], '德阳':['d1','d2','d2','d4'], '成都':['cd1','cd2','cd2','cd4']}df = pd.DataFrame(data=d)
这个的意思就是按照ID列，把其他所有列都放下来，文字不好描述。我给画了个图，看得明白。
pd.melt(df, id_vars=['ID'], var_name='区域', value_name='参数值')
能看明白吧？这个图画的还是很好地。
再看下面这个图，固定ID和四川两列，把剩下两列放下来。
pd.melt(df, id_vars=['ID','四川'], var_name='区域', value_name='参数值')最后就是通过value_vars，设置只需要放下来的列，其他就自动删除了。就不想画图了，应该可以领悟到了。
pd.melt(df, id_vars=['ID'], value_vars=['德阳'], var_name='区域', value_name='参数值')
End
