根据不同列中的值重复行

Question

我有交易数据框。每行代表两个项目的交易（可想而知，就像两张事件票之类的交易一样）。我想根据售出的数量重复每一行。

这是示例代码：

# dictionary of transactions

d = {
    '1': ['20',  'NYC', '2'],
    '2': ['30',  'NYC', '2'],
    '3': ['5',   'NYC', '2'],
    '4': ['300', 'LA',  '2'],
    '5': ['30',  'LA',  '2'],
    '6': ['100', 'LA',  '2']
}

columns=['Price', 'City', 'Quantity']

# create dataframe and rename columns

df = pd.DataFrame.from_dict(
    data=d, orient='index'
)
df.columns = columns

这将产生一个看起来像这样的数据框

Price   City    Quantity
20       NYC         2
30       NYC         2
5        NYC         2
300      LA          2
30       LA          2
100      LA          2

因此，在上述情况下，每一行将转换为两个重复的行。如果“数量”列为3，则该行将转换为三个重复的行。

Answer 1

首先，我使用整数而不是文本重新创建了您的数据。我还更改了数量，以便可以更轻松地理解问题。

d = {1: [20, 'NYC', 1], 2: [30, 'NYC', 2], 3: [5, 'SF', 3],      
     4: [300, 'LA', 1], 5: [30, 'LA', 2],  6: [100, 'SF', 3]}

columns=['Price', 'City', 'Quantity'] 
# create dataframe and rename columns

df = pd.DataFrame.from_dict(data=d, orient='index').sort_index()
df.columns = columns

>>> df
   Price City  Quantity
1     20  NYC         1
2     30  NYC         2
3      5   SF         3
4    300   LA         1
5     30   LA         2
6    100   SF         3

我通过使用嵌套列表理解结构创建了一个新的DataFrame。

df_new = pd.DataFrame([df.ix[idx] 
                       for idx in df.index 
                       for _ in range(df.ix[idx]['Quantity'])]).reset_index(drop=True)
>>> df_new
    Price City  Quantity
0      20  NYC         1
1      30  NYC         2
2      30  NYC         2
3       5   SF         3
4       5   SF         3
5       5   SF         3
6     300   LA         1
7      30   LA         2
8      30   LA         2
9     100   SF         3
10    100   SF         3
11    100   SF         3