Python 熊猫将行分解为可变的行数

我不确定“爆炸”这个词在这里是否合适。我有一个数据框，其中包含列

事件id

，

num\u步骤

，和

平均时间

我想以一个数据帧结束，其中，对于每个

事件\u id

，都有

num\u步骤

行，每行从0计数到

num\u步骤

event\u id、num\u steps、avg\u time

1,3,5

应成为：

event\u id、num\u steps、avg\u time

1,0,5

1,1,5

1,2,5

目前我正在迭代dataframe并手动创建它，但我想知道是否有任何方法可以直接在Pandas中这样做以增加处理时间

---

谢谢

当我们谈论分解时，我们会进行分解，在此之前，我们需要将最大的

步骤

转换为

步骤列表

请注意，请确保您的pandas版本高于0.25.0

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当我们谈论分解时，我们要进行

分解

，在此之前，我们需要将最大

步骤

转换为

步骤列表

请注意，请确保您的pandas版本高于0.25.0

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这假设索引是唯一的：

# toy data
df = pd.DataFrame({'event_id':[1,2],
                  'num_steps':[3,2],
                  'avg_time':[5,4]})

(df.loc[df.index.repeat(df['num_steps'])]
   .assign(num_steps=lambda x: x.groupby(level=0).cumcount())
   .reset_index(drop=True)
)

输出：

   event_id  num_steps  avg_time
0         1          0         5
1         1          1         5
2         1          2         5
3         2          0         4
4         2          1         4

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这假设索引是唯一的：

# toy data
df = pd.DataFrame({'event_id':[1,2],
                  'num_steps':[3,2],
                  'avg_time':[5,4]})

(df.loc[df.index.repeat(df['num_steps'])]
   .assign(num_steps=lambda x: x.groupby(level=0).cumcount())
   .reset_index(drop=True)
)

输出：

   event_id  num_steps  avg_time
0         1          0         5
1         1          1         5
2         1          2         5
3         2          0         4
4         2          1         4