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Python 平铺数据并映射

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当需要处理的数据集具有嵌套结构且需要转换为扁平形式进行分析时，可以使用Python中的“平铺数据并映射”技术。以下是该技术的详细解释以及使用方法的完整攻略。

什么是平铺数据并映射？

平铺数据并映射（Flattening and Mapping）是指将具有层次结构的数据集转换为扁平的、易于处理和分析的结构。该技术通常涉及到嵌套数据的展开、扁平化和新列的添加，以便更好地分析数据。

如何实现平铺数据并映射？

以下是实现平铺数据并映射的基本步骤：

  1. 确定需要扁平化的列和需要保留的列
  2. 创建一个空的数据框架，并将需要保留的列添加到其中
  3. 使用“apply”函数将每个嵌套行转换为扁平行数据
  4. 将新的扁平行数据添加到数据框架中

下面给出一个基本示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建嵌套数据集
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [24, 32, 45],
    'phone': [['1234567890', '0987654321'], ['1111111111', '2222222222'], ['3333333333', '4444444444']]
}

# 创建一个空的数据框架
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age', 'phone'])

# 遍历嵌套数据集，将每个嵌套行转换为扁平行数据，并将其添加到数据框架中
for i, row in enumerate(data.keys()):
    df.loc[i] = [data['name'][i], data['age'][i], data['phone'][i][0]]
    df.loc[i+len(data.keys())] = [data['name'][i], data['age'][i], data['phone'][i][1]]

print(df)

该示例中创建了一个名为“data”的嵌套数据集，其中包含名字、年龄和一个电话列表。代码中创建了一个空的数据框架，然后遍历嵌套数据集中的每一行，将其转换为扁平行数据，并将其添加到数据框架中。最终生成的数据集就是一个扁平的数据集，其中每个电话号码都被展开成了一个单独的行。

另一个示例：

import pandas as pd
import json

# 加载json数据
with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

# 平铺数据
df = pd.json_normalize(data, 'products', ['name', 'address'], record_prefix='_')

print(df.head())

这个示例从一个JSON文件中读取数据，其中包含商店名称、地址和产品列表。通过使用“pd.json_normalize”函数，可以将“products”列表从“data”字典中扁平化，并获得每个产品的属性。最终的数据框架包含了每个产品的所有属性，以及商店的名称和地址。

总结

平铺数据并映射是一个在处理嵌套数据结构时非常有用的技术，可以将数据转换为更为扁平化的形式，方便进行数据分析。在Python中，可以使用pandas和numpy等工具库来实现平铺数据并映射。

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