python - 如何根据Python中列的值重复行

Question

我有以下 df，其中包含代码/产品和周列。

code.  Product  .   weeks
123 .  product1 .    1;2
123 .  product1 .    3
321 .  product2 .    4;5;6
321 .  product2 .    7

对于那些超过 1 周的行(例如 1;2 或 4;5;6)，我想重复这些行。我想要的输出如下:

code.  Product  .   weeks
123 .  product1 .    1
123 .  product1 .    2
123 .  product1 .    3
321 .  product2 .    4
321 .  product2 .    5
321 .  product2 .    6
321 .  product2 .    7

使用 pandas 或 numpy 的最佳方法是什么？

Answer 1

用途:

df = (df.set_index(['code','Product'])['weeks']
       .str.split(';', expand=True)
       .stack()
       .reset_index(level=2, drop=True)
       .reset_index(name='weeks'))
print (df)
   code   Product weeks
0   123  product1     1
1   123  product1     2
2   123  product1     3
3   321  product2     4
4   321  product2     5
5   321  product2     6
6   321  product2     7

说明:

1. 第一set_index按所有重复列
2. 通过split创建DataFrame
3. reshape stack
4. 上次数据清理由 reset_index

另一个解决方案:

from itertools import chain

weeks = df['weeks'].str.split(';')
lens = weeks.str.len()
df = pd.DataFrame({
    'code' : df['code'].repeat(lens),
    'Product' : df['Product'].repeat(lens),
    'weeks' : list(chain.from_iterable(weeks.values.tolist())), 
})

print (df)
   code   Product weeks
0   123  product1     1
0   123  product1     2
1   123  product1     3
2   321  product2     4
2   321  product2     5
2   321  product2     6
3   321  product2     7

说明:

1. 通过 split 创建列表
2. 通过 len 获取 lsits 的长度
3. 最后repeat列并展平周