摘要：按照的要求我需要将的坐标拆分为多行。到这里相当于将列中所有文本拆成了一个巨大的表，表中每个单元格有一个值。有些行拆分后的元素比较少，没有值可以填充的单元格补充会把整个表逐行堆叠成一列。彩蛋我在列拆分为多行的基础上，还将拆分成了两个变量。
手头的项目要求用 Tableau 创建一个 story，数据集是摩拜上海城区用户使用数据。其中有一个维度的数据处理起来有点棘手。
注意 track 这个维度的数据，它表示的是在订单时间内的行车轨迹，里面包含了大量坐标点。
按照 tidydata 的要求：
Each variable forms a column.
Each observation forms a row.
Each type of observational unit forms a table.
我需要将 track 的坐标拆分为多行。
Google 了问题的解决方式，代码是
mobike.drop("track",axis = 1).join(mobike["track"].str.split("#",expand = True).stack().reset_index(level = 1,drop = True).rename("track"))
解决问题不能光知其然，不知其所以然。所以我将这行代码逐语句进行了拆分，一探代码内部的工作原理。
最外层代码是：
mobike.join({dataset})
这里调用了 dataframe 的 join 方法，很基础。
{dataset}
这部分做的工作比较多，首先是 split 方法。Python 的 split 方法可以将字符串按照指定的字符进行分割，这个例子中指定的字符是「#」。如果不加参数
expand = True
，
split()
会返回拆分后的字符串数组。
mobike["track"].str.split("#")
# ["121.372,31.118","121.372,31.119","121.373,31.117","1...]
# ["121.419,31.200","121.419,31.201","121.420,31.199","1...]
# ...
加了
expand = True
会将数组拆开，数组中的每一个元素都会多带带保存。
mobike["track"].str.split("#",expand = True)
# "121.372,31.118" "121.372,31.119" "121.373,31.117" "1...
# "121.419,31.200" "121.419,31.201" "121.420,31.199" "1...
# ...
到这里相当于将列中所有文本拆成了一个巨大的表，表中每个单元格有一个值。有些行拆分后的元素比较少，没有值可以填充的单元格补充 None
stack()
会把整个表逐行堆叠成一列。
这样就成功的将一列中的所有文本拆分成了多行，而且它是一个 dataframe 。不过到这里还没有结束，我们还需要将拆出来的这个 dataframe 与原数据集合并。
注意到拆分出来的 dataframe 是多重索引的，需要用
reset_index()
将多重索引重置掉。在
split()
的时候，我们引入了超级多的 None。这时候就可以通过
reset_index(..., drop =True)
将值为 None 的行删除。
与原数据集通过
join()
合并的时候，
A.join(B)
,A、B两个 DataFrame 都需要有名字，因此需要
rename("track")
。
至此，我们的任务算做完了。
我在列拆分为多行的基础上，还将 track 拆分成了两个变量——track_x,track_y。这里用到了 pandas 的函数映射进行数据转换。
mobike["track" = mobike["track"].split(",")
mobike["track_x"] = mobike["track"].map(lambda x:x[0])
mobike["track_y"] = mobike["track"].map(lambda x:x[1])
通过 map 进行列的扩展速度非常非常快。
本文用到的摩拜数据及演示 notebook 均可在 DataWranglingMethod下载。
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