functions - python pandas download windows

Cómo hacer ''vista lateral explotar()'' en pandas

Question

Quiero hacer esto :

# input:
        A   B
0  [1, 2]  10
1  [5, 6] -20
# output:
   A   B
0  1  10
1  2  10
2  5 -20
3  6 -20

El valor de cada columna A es una lista

df = pd.DataFrame({''A'':[[1,2],[5,6]],''B'':[10,-20]})
df = pd.DataFrame([[item]+list(df.loc[line,''B'':]) for line in df.index for item in df.loc[line,''A'']],
                  columns=df.columns)

El código anterior puede funcionar, pero es muy lento

¿Hay algún método inteligente?

Gracias

Answer 1

Método 1 (OP)

pd.DataFrame([[item]+list(df.loc[line,''B'':]) for line in df.index for item in df.loc[line,''A'']],
             columns=df.columns)

Método 2 (pir)

df1 = df.A.apply(pd.Series).stack().rename(''A'')
df2 = df1.to_frame().reset_index(1, drop=True)
df2.join(df.B).reset_index(drop=True)

Método 3 (pir)

A = np.asarray(df.A.values.tolist())
B = np.stack([df.B for _ in xrange(A.shape[1])]).T
P = np.stack([A, B])
pd.Panel(P, items=[''A'', ''B'']).to_frame().reset_index(drop=True)

Gracias @ user113531 por la referencia a la respuesta de Alexander. Tuve que modificarlo para que funcione.

Método 4 (@Alexander) RESPUESTA ENLAZADA

(Siga el enlace y Voto arriba si esto fue útil)

rows = []
for i, row in df.iterrows():
    for a in row.A:
        rows.append([a, row.B])

pd.DataFrame(rows, columns=df.columns)

Tiempos

Método 4 (Alexander) es el mejor seguido por el Método 3