背景
手頭的專案要求用 Tableau 建立一個 story，資料集是摩拜上海城區使用者使用資料。其中有一個維度的資料處理起來有點棘手。
資料格式
注意 track 這個維度的資料，它表示的是在訂單時間內的行車軌跡，裡面包含了大量座標點。
按照 tidydata 的要求：
- Each variable forms a column.
- Each observation forms a row.
- Each type of observational unit forms a table.
我需要將 track 的座標拆分為多行。
神來之筆
Google 了問題的解決方式，程式碼是
mobike.drop("track",axis = 1).join(mobike["track"].str.split("#",expand = True).stack().reset_index(level = 1,drop = True).rename("track"))
複製程式碼工作原理
解決問題不能光知其然，不知其所以然。所以我將這行程式碼逐語句進行了拆分，一探程式碼內部的工作原理。
最外層程式碼是：
mobike.join({dataset})
複製程式碼這裡呼叫了 dataframe 的 join 方法，很基礎。
{dataset} 這部分做的工作比較多，首先是 split 方法。Python 的 split 方法可以將字串按照指定的字元進行分割，這個例子中指定的字元是「#」。如果不加引數 expand = True，split()會返回拆分後的字串陣列。
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...]
# ...
複製程式碼加了 expand = True 會將陣列拆開，陣列中的每一個元素都會單獨儲存。
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...
# ...
複製程式碼到這裡相當於將列中所有文字拆成了一個巨大的表，表中每個單元格有一個值。有些行拆分後的元素比較少，沒有值可以填充的單元格補充 None
stack() 會把整個表逐行堆疊成一列。
這樣就成功的將一列中的所有文字拆分成了多行，而且它是一個 dataframe 。不過到這裡還沒有結束，我們還需要將拆出來的這個 dataframe 與原資料集合並。
注意到拆分出來的 dataframe 是多重索引的，需要用 reset_index() 將多重索引重置掉。在 split() 的時候，我們引入了超級多的 None。這時候就可以通過 reset_index(..., drop =True)將值為 None 的行刪除。
與原資料集通過 join() 合併的時候，A.join(B),A、B兩個 DataFrame 都需要有名字，因此需要 rename("track")。
至此，我們的任務算做完了。
彩蛋
我在列拆分為多行的基礎上，還將 track 拆分成了兩個變數——track_x,track_y。這裡用到了 pandas 的函式對映進行資料轉換。
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])
複製程式碼通過 map 進行列的擴充套件速度非常非常快。
本文用到的摩拜資料及演示 notebook 均可在 DataWranglingMethod下載。