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lucky1928
Asked: 2024-09-12 10:26:31 +0800 CST

通过在每行之后附加两行来重塑数据框

  • 772

我想通过在每行后插入两行来重塑数据框。规则是：

  1. 第一列使用当前行值。
  2. 第二行始终使用固定值，例如 0。
  3. 第三行始终使用 None。

演示代码：

import pandas as pd

data = [
    ['A',1],
    ['B',2],
    ['C',3],
    ['D',4]
    ]

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','value'])
print(df)

输出：

  name  value
0    A      1
1    B      2
2    C      3
3    D      4

预期输出：

  name  value
0    A      1
1    A      0
2    A      None
3    B      2
4    B      0
5    B      None
6    C      3
7    C      0
8    C      None
9    D      4
10   D      0
11   D      None
pandas

3 个回答

  1. out = (pd.concat([df, df.assign(value=0), df.assign(value=None)])
         .sort_index().reset_index(drop=True)
)
    • 1

  2. 我看到三种选择：

    使用concatwithassign来更改值，并使用sort_values/sort_index来重新排列行：

    out = (pd.concat([df, df.assign(value=0), df.assign(value=None)])
         .sort_values(by='name', ignore_index=True)
      )

    或者：

    out = (pd.concat([df, df.assign(value=0), df.assign(value=None)])
         .sort_index(ignore_index=True)
      )

    使用repeat复制行和groupby.cumcount/mask或位置字典来replace：

    # define positions to replace
d = {1: 0, 2: None}

# repeat rows
out = df.loc[df.index.repeat(max(d)+1)]
# replace specific positions by custom values
s = out.groupby(level=0).cumcount()
out['value'] = out['value'].mask(s.isin(d), s.replace(d))

# cleanup index
out.reset_index(drop=True, inplace=True)

    使用assign创建新列和stack

    out = (df
   .set_index('name')
   .assign(value2=0, value3=None)
   .stack(dropna=False)
   .droplevel(1).reset_index(name='value')
)

    注意：这可能不适用于None未来的 pandas 3。

    输出：

       name value
0     A     1
1     A     0
2     A  None
3     B     2
4     B     0
5     B  None
6     C     3
7     C     0
8     C  None
9     D     4
10    D     0
11    D  None
    • 1
  3. Best Answer

    另一种可能的解决方案是，首先将列maps的每个值value放入所需值的列表中，然后explodes按列将数据框放入其中value：

    df.assign(value = df['value'].map(lambda x: [x, 0, None])).explode('value')

    输出：

      name value
0    A     1
0    A     0
0    A  None
1    B     2
1    B     0
1    B  None
2    C     3
2    C     0
2    C  None
3    D     4
3    D     0
3    D  None
    • 1

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