好的。我不知道如何实际问这个问题，但这里是。我有一个像这样的数据框。
import pandas as pd
d = {'Product' : ['Product_A','Product_A', 'Product_B', 'Product_B'],'Country' : ["DE", "DE", "DE","DE"],'Billed_Week' : ['201652', '201701', '201652', '201701'],'Billings' : [1116, 9030, 7476, 2859]}
df = pd.DataFrame(d)
sequence = ['Product','Country','Billed_Week','Billings']
df = df.reindex(columns=sequence)
输出:
Product Country Billed_Week Billings
0 Product_A DE 201652 1116
1 Product_A DE 201701 9030
2 Product_B DE 201652 7476
3 Product_B DE 201701 2859
我需要再添加两列“Billed_Week_New”和“Billings_New”，其中基于整个第一个数据帧的分组以重复格式添加值。因此，对于第一个数据帧的第一条记录，我需要扩展整个分组中的周数。我将只显示所需的输出。
所需输出:
Product Country Billed_Week Billings Billed_Week_New Billings_New
Product_A DE 201652 1116 201652 1116
Product_A DE 201652 1116 201701 9030
Product_A DE 201701 9030 201652 1116
Product_A DE 201701 9030 201701 9030
Product_B DE 201652 7476 201652 7476
Product_B DE 201652 7476 201701 2859
Product_B DE 201701 2859 201652 7476
Product_B DE 201701 2859 201701 2859
最佳答案
考虑交叉连接，在列之间返回笛卡尔积(此处相同键上的集合之间的所有可能组合是产品和国家/地区):
mdf = df.merge(df, on=['Product','Country']).\
rename(columns = {'Billed_Week_x': 'Billed_Week',
'Billings_x': 'Billings',
'Billed_Week_x':'Billed_Week_New',
'Billings_y':'Billings_New'})
print(mdf)
# Product Country Billed_Week Billings Billed_Week_New Billings_New
# 0 Product_A DE 201652 1116 201652 1116
# 1 Product_A DE 201652 1116 201701 9030
# 2 Product_A DE 201701 9030 201652 1116
# 3 Product_A DE 201701 9030 201701 9030
# 4 Product_B DE 201652 7476 201652 7476
# 5 Product_B DE 201652 7476 201701 2859
# 6 Product_B DE 201701 2859 201652 7476
# 7 Product_B DE 201701 2859 201701 2859
关于Python Pandas 连接或调整数据以添加两个具有重复值的新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43106534/