Cómo hacer ‘vista lateral explotar ()’ en pandas

Quiero hacer esto :

# input: AB 0 [1, 2] 10 1 [5, 6] -20 # output: AB 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

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

Método 4 (@Alexander) RESPUESTA ENLACE

(Siga el enlace y Up Vote 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

El Método 4 (el de Alejandro) es el mejor seguido por el Método 3.

introduzca la descripción de la imagen aquí