Python 是否有相当于tidyr'的熊猫；有多少？

假设我们有一个包含变量分组及其频率的表：

在R中：

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Python/Pandas中是否有等效项？

您有一个行索引，并根据计数重复它，例如在R中，您可以执行以下操作：

df[rep(1:nrow(df),df$cases),]

首先要获得像您这样的数据：

df = pd.DataFrame({'x':[1,1,2,2,2,2],'y':[0,1,0,1,1,1]})
counts = df.groupby(['x','y']).size().reset_index()
counts.columns = ['x','y','n']

    x   y   n
0   1   0   1
1   1   1   1
2   2   0   1
3   2   1   3

然后：

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我还没有在Python中找到一个等价的函数，但这是可行的

df2 = df.pop('cases')
df = pd.DataFrame(df.values.repeat(df2, axis=0), columns=df.columns)

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df['cases']

被传递到

df2

，然后您创建一个新的数据帧，根据

df2

中的计数重复原始数据帧中的元素。如果有帮助，请告诉我。

除了其他解决方案外，您还可以将

获取

、

重复

和

删除

：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Cough': [True, False, True],
                   'Fever': [False, False, True],
                   'cases': [1, 2, 3]})

df.take(df.index.repeat(df.cases)).drop(columns="cases")


    Cough   Fever
0   True    False
1   False   False
1   False   False
2   True    True
2   True    True
2   True    True

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使用

tidyr

的API时尽可能简单：

>>从datar.all导入f、tribble、uncount
>>>df=tribble(
…咳嗽，发烧，病例，
…对，错，1，
…假，假，2，
…真的，真的，3
... )
>>>取消计数（df，f.案例）
咳嗽热
0对错
1假1假
2假假
3对对对
4对对对
5对对对

我是这个包裹的作者。如果您有任何问题，请随时提交问题

counts.iloc[np.repeat(np.arange(len(counts)),counts.n),:2]

    x   y
0   1   0
1   1   1
2   2   0
3   2   1
3   2   1
3   2   1

df2 = df.pop('cases')
df = pd.DataFrame(df.values.repeat(df2, axis=0), columns=df.columns)

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Cough': [True, False, True],
                   'Fever': [False, False, True],
                   'cases': [1, 2, 3]})

df.take(df.index.repeat(df.cases)).drop(columns="cases")


    Cough   Fever
0   True    False
1   False   False
1   False   False
2   True    True
2   True    True
2   True    True