python - 用特定列的值复制 Pandas 中的行

解决这个问题的最有效方法是什么？

i_have = pd.DataFrame(data={
  'id': ['A', 'B', 'C'],
  'v' : [ 's,m,l',  '1,2,3',   'k,g']
})

i_need = pd.DataFrame(data={
  'id': ['A','A','A','B','B','B','C', 'C'],
  'v' : ['s','m','l','1','2','3','k','g']
})

我虽然要创建一个新的df，然后在i_have上进行迭代，但是将记录追加到新的df中。但是随着行数的增加，可能需要一段时间。

最佳答案

使用numpy.repeat和numpy.concatenate进行展平：

#create lists by split
splitted = i_have['v'].str.split(',')
#get legths of each lists
lens = splitted.str.len()

df = pd.DataFrame({'id':np.repeat(i_have['id'], lens),
                    'v':np.concatenate(splitted)})
print (df)
  id  v
0  A  s
0  A  m
0  A  l
1  B  1
1  B  2
1  B  3
2  C  k
2  C  g

感谢piRSquared为重复多列提供解决方案：

i_have = pd.DataFrame(data={
  'id': ['A', 'B', 'C'],
  'id1': ['A1', 'B1', 'C1'],
  'v' : [ 's,m,l',  '1,2,3',   'k,g']
})
print (i_have)
  id id1      v
0  A  A1  s,m,l
1  B  B1  1,2,3
2  C  C1    k,g

splitted = i_have['v'].str.split(',')
lens = splitted.str.len()

df = i_have.loc[i_have.index.repeat(lens)].assign(v=np.concatenate(splitted))
print (df)
  id id1  v
0  A  A1  s
0  A  A1  m
0  A  A1  l
1  B  B1  1
1  B  B1  2
1  B  B1  3
2  C  C1  k
2  C  C1  g

关于python - 用特定列的值复制 Pandas 中的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/46037696/