Expand Pandas Dataframes 按不同范围添加行

Question

我有这样一个数据框：

SEG	FAM	GAMA	MIN_RAT	MAX_RAT	勇气
PE	001	002	1	2	5,15
PE	001	002	2,1	3	2,55

而且我需要“扩展”df 添加新行来制作一个新的数据框，如下所示：

SEG	FAM	GAMA	MIN_RAT	MAX_RAT	勇气
PE	001	002	1	1	10,30
PE	001	002	1,1	1,1	9,79
PE	001	002	1,2	1,2	9,27
PE	001	002	1,3	1,3	8,76
PE	001	002	1,4	1,4	8,24
PE	001	002	1,5	1,5	7,73
PE	001	002	1,6	1,6	7,21
PE	001	002	1,7	1,7	6,70
PE	001	002	1,8	1,8	6,18
PE	001	002	1,9	1,9	5,67
PE	001	002	2	2	5,15

PE	001	002	2,1	2,1	5,10
PE	001	002	2,2	2,2	4,82
PE	001	002	2,3	2,3	4,53
PE	001	002	2,4	2,4	4,25
PE	001	002	2,5	2,5	3,97
PE	001	002	2,6	2,6	3,68
PE	001	002	2,7	2,7	3,40
PE	001	002	2,8	2,8	3,12
PE	001	002	2,9	2,9	2,83
PE	001	002	3	3	2,55

“VALOR”列的值除以构造：

5.15 乘以 MIN_RAT=1 和 MAX_RAT = 2 之间的新行数，并将该值添加到 5.15（在此如果我们在每一行中添加 0.515)
2,55 乘以 MIN_RAT=2,1 和 MAX_RAT = 3 之间的新行数，并将该值添加到2.55（在这种情况下，我们在每行中添加 0.28）

是否可以优化此操作？

Answer 1

假设初始数据帧是：

df = pd.DataFrame([['PE', 1,2,1,2,5.15], ['PE', 1,2,2.1,3,2.55]],
                  columns=['SEG', 'FAM', 'GAMA', 'MIN_RAT', 'MAX_RAT', 'VALOR'])

你可以这样做：

import numpy as np
import pandas as pd
def extrapolate(s):
    start = s['MIN_RAT']
    stop  = s['MAX_RAT']
    value = s['VALOR']
    n = int((stop-start)/0.1)+1
    d = pd.concat([s for i in range(n)], axis=1).T
    d['MIN_RAT'] = np.linspace(start, stop, n)
    d['MAX_RAT'] = df['MIN_RAT']
    d['VALOR']   = np.linspace(2*value, value, n)
    return d

pd.concat([extrapolate(s) for _,s in df.iterrows()])

输出：

  SEG FAM GAMA  MIN_RAT  MAX_RAT     VALOR
0  PE   1    2   1.0000   1.0000  10.30000
0  PE   1    2   1.1000   1.1000   9.78500
0  PE   1    2   1.2000   1.2000   9.27000
0  PE   1    2   1.3000   1.3000   8.75500
0  PE   1    2   1.4000   1.4000   8.24000
0  PE   1    2   1.5000   1.5000   7.72500
0  PE   1    2   1.6000   1.6000   7.21000
0  PE   1    2   1.7000   1.7000   6.69500
0  PE   1    2   1.8000   1.8000   6.18000
0  PE   1    2   1.9000   1.9000   5.66500
0  PE   1    2   2.0000   2.0000   5.15000
1  PE   1    2   2.1000   2.1000   5.10000
1  PE   1    2   2.2125   2.2125   4.78125
1  PE   1    2   2.3250   2.3250   4.46250
1  PE   1    2   2.4375   2.4375   4.14375
1  PE   1    2   2.5500   2.5500   3.82500
1  PE   1    2   2.6625   2.6625   3.50625
1  PE   1    2   2.7750   2.7750   3.18750
1  PE   1    2   2.8875   2.8875   2.86875
1  PE   1    2   3.0000   3.0000   2.55000

Answer 2

让我们试试这个：

rnglist=[np.arange(i, j+.1, 0.1) for i, j in list(zip(df['MIN_RAT'], df['MAX_RAT']))]

dfm = df.reindex(df.index.repeat([len(x) for x in rnglist]))

dfm['MIN_RAT'] = np.concatenate(rnglist)
dfm['MAX_RAT'] = np.concatenate(rnglist)

dfm['VALOR']=  dfm.groupby(level=0)['VALOR']\
                  .transform(lambda x: ((x.notna().cumsum()-1)/(x.count()-1)*x.iloc[0])[::-1]+x.iloc[0])
print(dfm)

输出：

   EG  FAM  GAMA  MIN_RAT  MAX_RAT      VALOR
0  PE    1     2      1.0      1.0  10.300000
0  PE    1     2      1.1      1.1   9.785000
0  PE    1     2      1.2      1.2   9.270000
0  PE    1     2      1.3      1.3   8.755000
0  PE    1     2      1.4      1.4   8.240000
0  PE    1     2      1.5      1.5   7.725000
0  PE    1     2      1.6      1.6   7.210000
0  PE    1     2      1.7      1.7   6.695000
0  PE    1     2      1.8      1.8   6.180000
0  PE    1     2      1.9      1.9   5.665000
0  PE    1     2      2.0      2.0   5.150000
1  PE    1     2      2.1      2.1   5.100000
1  PE    1     2      2.2      2.2   4.816667
1  PE    1     2      2.3      2.3   4.533333
1  PE    1     2      2.4      2.4   4.250000
1  PE    1     2      2.5      2.5   3.966667
1  PE    1     2      2.6      2.6   3.683333
1  PE    1     2      2.7      2.7   3.400000
1  PE    1     2      2.8      2.8   3.116667
1  PE    1     2      2.9      2.9   2.833333
1  PE    1     2      3.0      3.0   2.550000

Expand Pandas Dataframes 按不同范围添加行

Expand Pandas Dataframes adding rows by different ranges

python

expand

rows

dataframe

pandas