按分组逆序排序

Question

我有一个pandas数据框，其中包含变量名称、每个变量的值以及count（显示该行的频率）：

df = pd.DataFrame({'var':['A', 'B', 'C'], 'value':[10, 20, 30], 'count':[1,2,3]})

var  value  count
A    10     1
B    20     2
C    30     3

我想使用 count 来获取如下输出结果：

var  value
A    10
B    20
B    20
C    30
C    30
C    30

什么是最好的方法来做到这一点？

- Rotail

---

https://dev59.com/2VYN5IYBdhLWcg3wfoRj - Shijith

这个问题的内容如何与标题“反向分组”相关？ - Binyamin Even

Answer 1

你可以使用index.repeat:

i = df.index.repeat(df['count'])
d = df.loc[i, :'value'].reset_index(drop=True)

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   var  value
0   A     10
1   B     20
2   B     20
3   C     30
4   C     30
5   C     30

- Shubham Sharma

Answer 2

使用repeat和reindex可以实现这个简短的一行代码：

df.reindex(df.index.repeat(df['count']))

输出：

  var  value  count
0   A     10      1
1   B     20      2
1   B     20      2
2   C     30      3
2   C     30      3
2   C     30      3

或者删除“count”列：

df[['var','value']].reindex(df.index.repeat(df['count']))

或者

df.reindex(df.index.repeat(df['count'])).drop('count', axis=1)

输出：

  var  value
0   A     10
1   B     20
1   B     20
2   C     30
2   C     30
2   C     30

- Scott Boston

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到目前为止，这实际上是最好的答案。它是唯一一个不需要知道其他列的标签的答案。 - Peaceful James

df.reindex(df.index.repeat(df['count'])).iloc[:,:-1].reset_index(drop=True) - Shijith

Answer 3

使用 Series.repeat。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'var':['A', 'B', 'C'], 'value':[10, 20, 30], 'count':[1,2,3]})
new_df = pd.DataFrame()

new_df['var'] = df['var'].repeat(df['count'])
new_df['value'] = df['value'].repeat(df['count'])
new_df

    var value
0   A   10
1   B   20
1   B   20
2   C   30
2   C   30
2   C   30

- Equinox

Answer 4

有许多方法可以实现这一点。以下是我喜欢做的一个机智的方法：

df.transform({
    "count": lambda x: [i for i in range(x)],
    "var": lambda x: x,
    "value": lambda x: x
}).explode("count").drop("count", axis=1)

- Peaceful James