根据条件重复数据框行

Question

我正在寻找一种基于值条件插入重复行的方法。输入数据集包含以周为单位的客户价格和价格有效期-'price_start_week'和'price_end_week'。想法是通过添加带有实际星期数的新列来扩展数据框，并根据有效星期数重复行。输入：╔═══════════════╦══════════════════╦════════════════╦═════════════╗║ customer_name ║ price_start_week ║ price_end_week ║ price_value ║╠═══════════════╬══════════════════╬════════════════╬═════════════╣║ A             ║                4 ║              7 ║         500 ║║ B             ║                3 ║              6 ║         600 ║║ C             ║                2 ║              4 ║         700 ║╚═══════════════╩══════════════════╩════════════════╩═════════════╝输出：+---------------+------------------+----------------+-------------+-------------+| customer_name | price_start_week | price_end_week | actual week | price_value |+---------------+------------------+----------------+-------------+-------------+| A             |                4 |              7 |           4 |         500 || A             |                4 |              7 |           5 |         500 || A             |                4 |              7 |           6 |         500 || A             |                4 |              7 |           7 |         500 || B             |                3 |              6 |           3 |         600 || B             |                3 |              6 |           4 |         600 || B             |                3 |              6 |           5 |         600 || B             |                3 |              6 |           6 |         600 || C             |                2 |              2 |           4 |         700 || C             |                2 |              3 |           4 |         700 || C             |                2 |              4 |           4 |         700 |+---------------+------------------+----------------+-------------+-------------+最好的方法是什么？我在考虑应用功能，像这样：def repeat(a):    if (a['price_start_week']>a['price_end_week']):        return a['price_start_week']-a['price_end_week']    ...df['actual_week']=df.apply(repeat, axis=0)

Answer 1

Index.repeat按周GroupBy.cumcount数之差使用，然后按每组计数：

a = df['price_end_week'] - df['price_start_week'] + 1

df = df.loc[df.index.repeat(a)].reset_index(drop=True)

df['actual week'] = df.groupby('customer_name').cumcount() + df['price_start_week']

print (df)

   customer_name  price_start_week  price_end_week  price_value  actual week

0              A                 4               7          500            4

1              A                 4               7          500            5

2              A                 4               7          500            6

3              A                 4               7          500            7

4              B                 3               6          600            3

5              B                 3               6          600            4

6              B                 3               6          600            5

7              B                 3               6          600            6

8              C                 2               4          700            2

9              C                 2               4          700            3

10             C                 2               4          700            4