Расширить фрейм данных pandas на основе диапазона значений столбцов
У меня есть следующий фрейм данных (краткий образец):
cond_ID tow1_ID tow2_ID
0 10 0 4
1 17 6 12
3 13 14 15
4 13 16 16
5 13 17 18
Я хочу расширить его на основе диапазона между tow1_ID и tow2_ID. Например, я хочу добавить записи со значениями 1,2,3 и 4 ниже значения 0. Вот желаемый результат:
cond_ID tow1_ID
0 10 0
0 10 1
0 10 2
0 10 3
0 10 4
1 17 6
1 17 7
1 17 8
1 17 9
1 17 10
1 17 11
1 17 12
1 13 14
1 13 15
1 13 16
1 13 17
1 13 18
Как я могу сделать это с векторизованным подходом (без использования применения)? Любая помощь высоко ценится.
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
1
0
30
2
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 2
Ответ принят как подходящий
Попробуй это:
df.assign(tow1_ID=[np.arange(s,f+1) for s, f in zip(df['tow1_ID'], df['tow2_ID'])])\
.explode('tow1_ID')\
.drop(['tow2_ID'], axis=1)
Выход:
cond_ID tow1_ID
0 10 0
0 10 1
0 10 2
0 10 3
0 10 4
1 17 6
1 17 7
1 17 8
1 17 9
1 17 10
1 17 11
1 17 12
3 13 14
3 13 15
4 13 16
5 13 17
5 13 18
def foo(r):
return pd.DataFrame({"cond_ID": r.cond_ID,
"tow_ID": range(r.tow1_ID, r.tow2_ID + 1),
"index": r.name}).set_index("index")
print(pd.concat([foo(r) for _, r in df.iterrows()]))
# cond_ID tow_ID
# index
# 0 10 0
# 0 10 1
# 0 10 2
# 0 10 3
# 0 10 4
# 1 17 6
# 1 17 7
# 1 17 8
# 1 17 9
# 1 17 10
# 1 17 11
# 1 17 12
# 3 13 14
# 3 13 15
# 4 13 16
# 5 13 17
# 5 13 18
Другие вопросы по теме
Добавить новый цветной журнал уровня
Python/Pandas: применить мое собственное правило к столбцу и поместить его в определенную позицию
Создайте массив из фрейма данных на основе условий
Разделение нижнего и верхнего регистра запятой в серии Pandas
Как стандартизировать столбец в пандах
Для каждой строки найдите последний столбец со значением 1 в двоичном фрейме данных
Фильтровать фрейм данных, дважды используя startwith
Как группировать мультииндексированные столбцы с помощью Pandas, сохраняя при этом структуру столбцов?
Похожие вопросы
Рассчитать новые значения столбца на основе условий в pandas
Как вставить элементы в несколько списков в python?
Заменить целевой документ excel с помощью python pandas на основе значения?
Бинарное дерево, представленное вложенными скобками
Python ищет изображение в неправильном каталоге
Selenium - Получение страницы с ошибкой при попытке загрузить сайт?
Я пытаюсь получить ввод от пользователя, но я продолжаю получать эту ошибку. Почему я получаю эту ошибку?
Фильтрация фрейма данных pandas в python