我有一个 pandas 数据框，如下所示:
ID Value
1 2
2 6
3 3
4 5
我想要一个新的 dataframe
ID 值
1 0
1 1
1 2
2 0
2 1
2 2
2 3
2 4
2 5
2 6
3 1
3 2
3 3
3 4
如有任何建议，我们将不胜感激。
最佳答案
使用 reindex 和 repeat 和 cumcount 来更新新值
df.reindex(df.index.repeat(df.Value+1)).assign(Value=lambda x : x.groupby('ID').cumcount())
Out[611]:
ID Value
0 1 0
0 1 1
0 1 2
1 2 0
1 2 1
1 2 2
1 2 3
1 2 4
1 2 5
1 2 6
2 3 0
2 3 1
2 3 2
2 3 3
3 4 0
3 4 1
3 4 2
3 4 3
3 4 4
3 4 5
关于python - 根据 Pandas 中的当前值填充序列先前值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52598126/