Python 根据列中的范围展开dataframe

我有这样一个熊猫数据框：

Name   SICs
Agric  0100-0199
Agric  0910-0919
Agric  2048-2048
Food   2000-2009
Food   2010-2019
Soda   2097-2097

SICs列提供与第一列中给出的名称匹配的整数值范围，尽管它们存储为字符串

我需要展开此数据帧，以便范围内的每个整数对应一行：

Agric  100
Agric  101
Agric  102
...
Agric  199
Agric  910
Agric  911
...
Agric  919
Agric 2048
Food  2000
...

有没有特别好的方法可以做到这一点？我本来打算这样做的

ranges = {i:r.split('-') for i, r in enumerate(inds['SICs'])}
ranges_expanded = {}
for r in ranges:
    ranges_expanded[r] = range(int(ranges[r][0]),int(ranges[r][1])+1)

---

但我想知道是否有更好的方法或是熊猫的特色来做到这一点。此外，我不确定这是否有效，因为我还不知道如何将扩展字典中的范围读入数据帧。

您可以使用str.extract从正则表达式中获取字符串：

In [11]: df
Out[11]:
   Name       SICs
0  Agri  0100-0199
1  Agri  0910-0919
2  Food  2000-2009

首先去掉名称，因为这是我们想要保留的：

In [12]: df1 = df.set_index("Name")

In [13]: df1
Out[13]:
           SICs
Name
Agri  0100-0199
Agri  0910-0919
Food  2000-2009

In [14]: df1['SICs'].str.extract("(\d+)-(\d+)")
Out[14]:
         0     1
Name
Agri  0100  0199
Agri  0910  0919
Food  2000  2009

然后使用添加多索引的堆栈将其展平：

In [15]: df1['SICs'].str.extract("(\d+)-(\d+)").stack()
Out[15]:
Name
Agri  0    0100
      1    0199
      0    0910
      1    0919
Food  0    2000
      1    2009
dtype: object

In [16]: df1['SICs'].str.extract("(\d+)-(\d+)").stack().reset_index(1, drop=True)
Out[16]:
Name
Agri    0100
Agri    0199
Agri    0910
Agri    0919
Food    2000
Food    2009
dtype: object

如果必须，可以删除多索引的0-1级别：

In [15]: df1['SICs'].str.extract("(\d+)-(\d+)").stack()
Out[15]:
Name
Agri  0    0100
      1    0199
      0    0910
      1    0919
Food  0    2000
      1    2009
dtype: object

In [16]: df1['SICs'].str.extract("(\d+)-(\d+)").stack().reset_index(1, drop=True)
Out[16]:
Name
Agri    0100
Agri    0199
Agri    0910
Agri    0919
Food    2000
Food    2009
dtype: object

---

又快又脏，但我认为这能满足你的需要：

from io import StringIO
import pandas as pd

players=StringIO(u"""Name,SICs
Agric,0100-0199
Agric,0210-0211
Food,2048-2048
Soda,1198-1200""")

df = pd.DataFrame.from_csv(players, sep=",", parse_dates=False).reset_index()


df2 = pd.DataFrame(columns=('Name', 'SIC'))

count = 0
for idx,r in df.iterrows():
    data = r['SICs'].split("-")
    for i in range(int(data[0]), int(data[1])+1):
                   df2.loc[count] = (r['Name'], i)
                   count += 1

---

我从安迪·海登的回答中找到了最整洁的方式：

# Extract date min and max
df = df.set_index("Name")
df = df['SICs'].str.extract("(\d+)-(\d+)")
df.columns = ['min', 'max']
df = df.astype('int')

# Enumerate dates into wide table
enumerated_dates = [np.arange(row['min'], row['max']+1) for _, row in df.iterrows()]
df = pd.DataFrame.from_records(data=enumerated_dates, index=df.index)

# Convert from wide to long table
df = df.stack().reset_index(1, drop=True)

---

然而，由于for循环，速度较慢。矢量化的解决方案会很神奇，但我找不到。

标准注释：如果插入图像，没有人可以复制和粘贴它-他们必须键入它。另一方面，如果插入文本，我们可以使用pd.read_剪贴板轻松复制帧。在我看来，在enumerateinds['SICs']}中，对i，r执行ranges={i:r.split'-'时，您正在丢失名称信息。如果您设法将所有这些名称、SIC对放入元组，那么您可以简单地说pd.DataFrametuples，并将为您创建数据帧。我认为用户也想扩大范围，例如，从Agri 0100到Agri 0199创建100行