根据条件在Pandas dataframe中创建重复行，并更改特定列的值
根据条件在Pandas dataframe中创建重复行，并更改特定列的值
提问于 2021-11-23 13:31:05
我有一个有多个列的Pandas dataframe (假设以下列格式简化示例)：
Item Interval Specs
Chocolate 0 0.001
Chocolate 3 0.002
Chocolate 5 0.007
Milk 0 0.004
Milk 2 0.008
....我想要做的是为dataframe中的每个原始行创建重复行，其中，Interval值是0，对于其他Interval情况，Interval的值被更改了。例如，Item巧克力在原始数据中有3例与Interval 0, 3 and 5有关。对于Interval为0的情况，我希望复制此行并保持Specs值不变，但只修改Interval值并创建2个重复副本，即Interval值3和5。类似地，对于Milk Item，我希望创建一个重复行，间隔改为2。(因此，要创建的重复行数直接取决于单个Item的唯一Interval值的数量)。
预期的数据格式是：
Item Interval Specs
Chocolate 0 0.001
Chocolate 3 0.002
Chocolate 5 0.007
Chocolate 3 0.001 --Duplicate row added and Interval value changed
Chocolate 5 0.001 --Duplicate row added and Interval value changed
Milk 0 0.004
Milk 2 0.008
Milk 2 0.004 --Duplicate row added and Interval value changed因此，类似的问题(Duplicate rows based on value with condition)侧重于基于条件创建重复行，而不是更改与其他行对应的数据格式中的值。如能就如何做到这一点提出任何建议，将不胜感激。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-11-23 15:02:34
解决这一问题的一种方法是使用所有没有Interval=0的元素创建第二个数据格式。
df2 = df[df.Interval != 0]然后将列Specs的值从带有Interval==0的条目映射到新数据from中的Specs列：
df2.loc[:, 'Specs'] = df2['Item'].map(df[df.Interval == 0].set_index('Item')['Specs'])并将两个数据文件串连在一起。
df = pd.concat([df, df2], axis=0)这将为您提供所需的输出。
Stack Overflow用户
发布于 2021-11-23 15:03:47
我们可以通过首先创建2个dataframes来做到这一点：
- DF，行的间隔为0
- DF，行的间隔为0
然后，我们可以创建一个数据字典，它的间隔为0。使用此字典，我们可以更新其他数据格式的规范值。然后，更新的dataframe与原始dataframe合并。代码如下-
rows = [['Chocolate', 0, 0.001],
['Chocolate', 3, 0.002],
['Chocolate', 5, 0.007],
['Milk', 0, 0.004],
['Milk', 2, 0.008]]
df = pd.DataFrame(rows, columns=['Item', 'Interval', 'Specs']) # original dataframe
df1 = df[df['Interval'].ne(0)].copy() # dataframe with rows having interval other than 0
df2 = df[df['Interval'].eq(0)].copy() # dataframe with rows having interval 0
di = pd.Series(df2['Specs'].values, index=df2['Item']).to_dict()
for key, val in di.items():
df1.loc[df1.Item == key, 'Specs'] = val
res = pd.concat([df, df1], ignore_index=True).sort_values('Item')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70081807
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