python - 根据列对某些行赋予权重-6ren

python - 根据列对某些行赋予权重

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 09:58:53

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这是我的数据框:

id   Year   Month   Day     Instant     Temperature     DayType     DayValidity     LoadNette   
192     2008    1   5   0   8.03    6   1   53039.77133     
193     2008    2   5   1   8.07    6   1   52200.71569     
194     2008    3   5   2   8.10    6   1   51681.17260     
195     2008    4   5   3   8.07    6   1   51907.94746     
196     2008    5   5   4   8.03    6   1   50848.16566

我想将我的数据框复制 5 次，但是通过像这样基于月份为某些行提供 wieghts，例如月份为 4 的行，它将仅复制 3 次，而月份 4 仅复制 2 次，就像这样使用 python:

id   Year   Month   Day     Instant     Temperature     DayType     DayValidity     LoadNette   
192     2008    1   5   0   8.03    6   1   53039.77133     
193     2008    2   5   1   8.07    6   1   52200.71569     
194     2008    3   5   2   8.10    6   1   51681.17260     
195     2008    4   5   3   8.07    6   1   51907.94746     
196     2008    5   5   4   8.03    6   1   50848.16566
192     2008    1   5   0   8.03    6   1   53039.77133     
193     2008    2   5   1   8.07    6   1   52200.71569     
194     2008    3   5   2   8.10    6   1   51681.17260     
195     2008    4   5   3   8.07    6   1   51907.94746     
196     2008    5   5   4   8.03    6   1   50848.16566
192     2008    1   5   0   8.03    6   1   53039.77133     
193     2008    2   5   1   8.07    6   1   52200.71569     
194     2008    3   5   2   8.10    6   1   51681.17260     
195     2008    4   5   3   8.07    6   1   51907.94746     
196     2008    5   5   4   8.03    6   1   50848.16566
192     2008    1   5   0   8.03    6   1   53039.77133     
193     2008    2   5   1   8.07    6   1   52200.71569     
194     2008    3   5   2   8.10    6   1   51681.17260     
195     2008    4   5   3   8.07    6   1   51907.94746     
192     2008    1   5   0   8.03    6   1   53039.77133     
193     2008    2   5   1   8.07    6   1   52200.71569     
194     2008    3   5   2   8.10    6   1   51681.17260

有什么办法可以做到这一点

最佳答案

您可以使用 dict 来获取 numpy.repeat 的重复次数和听写理解:

d = {1:5, 2:2, 3:1, 4:3, 5:3}
l = df['Month'].map(d)
df = pd.DataFrame({col: np.repeat(df[col], l) for col in df.columns}, columns=df.columns)

print (df)
    id  Year  Month  Day  Instant  Temperature  DayType  DayValidity  \
0  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
0  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
0  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
0  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
0  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
1  193  2008      2    5        1         8.07        6            1   
1  193  2008      2    5        1         8.07        6            1   
2  194  2008      3    5        2         8.10        6            1   
3  195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
3  195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
3  195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
4  196  2008      5    5        4         8.03        6            1   
4  196  2008      5    5        4         8.03        6            1   
4  196  2008      5    5        4         8.03        6            1   

     LoadNette  
0  53039.77133  
0  53039.77133  
0  53039.77133  
0  53039.77133  
0  53039.77133  
1  52200.71569  
1  52200.71569  
2  51681.17260  
3  51907.94746  
3  51907.94746  
3  51907.94746  
4  50848.16566  
4  50848.16566  
4  50848.16566

另一种解决方案，如果需要使用 concat 将所有行重复 5 次 | :

df = pd.concat([df] * 5, ignore_index=True)

print (df)
     id  Year  Month  Day  Instant  Temperature  DayType  DayValidity  \
0   192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
1   193  2008      2    5        1         8.07        6            1   
2   194  2008      3    5        2         8.10        6            1   
3   195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
4   196  2008      5    5        4         8.03        6            1   
5   192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
6   193  2008      2    5        1         8.07        6            1   
7   194  2008      3    5        2         8.10        6            1   
8   195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
9   196  2008      5    5        4         8.03        6            1   
10  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
11  193  2008      2    5        1         8.07        6            1   
12  194  2008      3    5        2         8.10        6            1   
13  195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
14  196  2008      5    5        4         8.03        6            1   
15  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
16  193  2008      2    5        1         8.07        6            1   
17  194  2008      3    5        2         8.10        6            1   
18  195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
19  196  2008      5    5        4         8.03        6            1   
20  192  2008      1    5        0         8.03        6            1   
21  193  2008      2    5        1         8.07        6            1   
22  194  2008      3    5        2         8.10        6            1   
23  195  2008      4    5        3         8.07        6            1   
24  196  2008      5    5        4         8.03        6            1   

      LoadNette  
0   53039.77133  
1   52200.71569  
2   51681.17260  
3   51907.94746  
4   50848.16566  
5   53039.77133  
6   52200.71569  
7   51681.17260  
8   51907.94746  
9   50848.16566  
10  53039.77133  
11  52200.71569  
12  51681.17260  
13  51907.94746  
14  50848.16566  
15  53039.77133  
16  52200.71569  
17  51681.17260  
18  51907.94746  
19  50848.16566  
20  53039.77133  
21  52200.71569  
22  51681.17260  
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关于python - 根据列对某些行赋予权重，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44670180/

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