根据列值创建附加行

Question

我想根据列（index_end）中的数值扩展我的数据框。我的 df 看起来像这样：

项目	索引_结束
A	3
B	4
C	1

我希望将其扩展为 A 创建从 1 到 3 的行，为 B 创建从 1 到 4 的行，并创建分区索引。

项目	索引_结束	索引
A	3	1
A	3	2
A	3	3
B	4	1
B	4	2
B	4	3
B	4	4
C	1	1

在 Python/pandas 中寻找解决方案。谢谢！

Answer 1

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'item': ['A', 'B', 'C'], 'index_end': ['3', '4', '1']})
duplicate_rows = lambda value,iterate: sum([[str(v)]*int(i) for v,i in zip(value,iterate)],[])
custom_index = lambda old_index: sum([list(range(1,int(i)+1)) for i in old_index],[])

df2 = pd.DataFrame({'item': duplicate_rows(df.item,df.index_end), 'index_end': duplicate_rows(df.index_end,df.index_end), "index": custom_index(df.index_end)})

Answer 2

组合

index.repeat

、

loc

和

groupby.cumcount

：

out = (df.loc[df.index.repeat(df['index_end'])]
         .assign(index=lambda x: x.groupby(level=0).cumcount().add(1))
      )