Farklı sütunlardaki değere göre yinelenen satır

Question

Bir veri işlem çerçevem ​​var. Her satır iki öğenin bir işlemini temsil eder (2 etkinlik bileti veya benzeri bir işlem gibi düşünün). Satılan miktara göre her satırı çoğaltmak istiyorum. Bu yüzden yukarıdaki durumda, her bir satır iki yinelenen satırlar dönüşecek bu

Price City Quantity 

20  NYC   2 

30  NYC   2 

5  NYC   2 

300  LA   2 

30  LA   2 

100  LA   2 

gibi görünen bir dataframe üretir

# dictionary of transactions 

d = {'1': ['20', 'NYC', '2'], '2': ['30', 'NYC', '2'], '3': ['5', 'NYC', '2'], \ 
    '4': ['300', 'LA', '2'], '5': ['30', 'LA', '2'], '6': ['100', 'LA', '2']} 

columns=['Price', 'City', 'Quantity'] 

# create dataframe and rename columns 

df = pd.DataFrame.from_dict(data=d, orient='index') 
df.columns = columns 

:

İşte örnek kod. 'Miktar' sütunu 3 ise, o satır üç kopya satır haline dönüşür.

Answer 1

İlk olarak, verilerinizi metin yerine tamsayılar kullanarak yeniden oluşturdum. Ben de miktarı daha kolay anlayabilmem için miktarı değiştirdim.

d = {1: [20, 'NYC', 1], 2: [30, 'NYC', 2], 3: [5, 'SF', 3],  
    4: [300, 'LA', 1], 5: [30, 'LA', 2], 6: [100, 'SF', 3]} 

columns=['Price', 'City', 'Quantity'] 
# create dataframe and rename columns 

df = pd.DataFrame.from_dict(data=d, orient='index').sort_index() 
df.columns = columns 

>>> df 
    Price City Quantity 
1  20 NYC   1 
2  30 NYC   2 
3  5 SF   3 
4 300 LA   1 
5  30 LA   2 
6 100 SF   3 

Yuvalanmış liste anlama yapısı kullanarak yeni bir DataFrame oluşturdum.

df_new = pd.DataFrame([df.ix[idx] 
         for idx in df.index 
         for _ in range(df.ix[idx]['Quantity'])]).reset_index(drop=True) 
>>> df_new 
    Price City Quantity 
0  20 NYC   1 
1  30 NYC   2 
2  30 NYC   2 
3  5 SF   3 
4  5 SF   3 
5  5 SF   3 
6  300 LA   1 
7  30 LA   2 
8  30 LA   2 
9  100 SF   3 
10 100 SF   3 
11 100 SF   3 

Answer 2

Bu yaklaşım nasıl yapılır? Verilerinizi 4 bilet satışı yapmak için biraz değiştirdim. Then, sadece bir çağrı numpy - update values using slicing given an array value

: burada, bu teknik gösterilmiştir a[np.arange(a.shape[1])[:] > a[:,0,np.newaxis]] = 0

:

Bir yardımcı np.ones() dizi, uygun büyüklükte ve daha sonra bir kod anahtarı hattı kullanmak .stack() ve tamamlanması için bazı temel filtreleme. benziyor

d = {'1': ['20', 'NYC', '2'], '2': ['30', 'NYC', '2'], '3': ['5', 'NYC', '2'], \ 
    '4': ['300', 'LA', '2'], '5': ['30', 'LA', '4'], '6': ['100', 'LA', '2']} 

columns=['Price', 'City', 'Quantity'] 
df = pd.DataFrame.from_dict(data=d, orient='index') 
df.columns = columns 
df['Quantity'] = df['Quantity'].astype(int) 

# make a ones array 
my_ones = np.ones(shape=(len(df),df['Quantity'].max())) 

# turn my_ones into a dataframe same index as df so we can join it to the right hand side. Plenty of other ways to achieve the same outcome. 
df_my_ones = pd.DataFrame(data =my_ones,index = df.index) 

df = df.join(df_my_ones) 

:

Price City Quantity 0 1 2 3 
1 20 NYC   2 1 1 1 1 
3  5 NYC   2 1 1 1 1 
2 30 NYC   2 1 1 1 1 
5 30 LA   4 1 1 1 1 
4 300 LA   2 1 1 1 1 

artık numpy diziye Miktar sütunu ve olanları almak

a = df.iloc[:,2:].values 

bu akıllı Biti olduğunu

a[np.arange(a.shape[1])[:] > a[:,0,np.newaxis]] = 0 

ve df'ye yeniden atayın.

Price City Quantity 0 1 2 3 
1 20 NYC   2 1 1 0 0 
3  5 NYC   2 1 1 0 0 
2 30 NYC   2 1 1 0 0 
5 30 LA   4 1 1 1 1 
4 300 LA   2 1 1 0 0 

df.set_index(['Price','City','Quantity'],inplace=True) 
df = df.stack().to_frame() 
df.columns = ['sale_flag'] 
df.reset_index(inplace=True) 
print df[['Price','City', 'Quantity']][df['sale_flag'] !=0] 
print df 

üretir:

Price City Quantity 
0  20 NYC   2 
1  20 NYC   2 
4  5 NYC   2 
5  5 NYC   2 
8  30 NYC   2 
9  30 NYC   2 
12 30 LA   4 
13 30 LA   4 
14 30 LA   4 
15 30 LA   4 
16 300 LA   2 
17 300 LA   2