python - 根据列数据用python生成数据

Question

我有一个看起来像这样的数据框:

I_Code      Date_1      Date_2    s_count
FT-35447    01/09/2019  02/08/2019  6
FT-40664    01/09/2019  02/08/2019  6
FT-54185    01/09/2019  03/08/2019  3
FT-40664    01/09/2019  03/08/2019  3
FT-56984    02/09/2019  03/08/2019  3
FT-29238    02/09/2019  03/08/2019  3
FT-45919    02/09/2019  03/08/2019  3
FT-35447    01/09/2019  04/08/2019  2
FT-56984    02/09/2019  04/08/2019  2
FT-89801    02/09/2019  04/08/2019  2
FT-29238    02/09/2019  04/08/2019  2
FT-70293    03/09/2019  04/08/2019  2

我想创建一个新的数据框，该数据框将具有相同的以下字段以及一个具有 1 到 100 之间的随机数的新字段，但行数取决于 s_count。例如，第一个条目有 6 行，第二个条目有 6 行，第三个条目有 3 行，依此类推

df 中第 1 行的预期输出:

I_Code      Date_1      Date_2  s_count num
FT-35447    01/09/2019  02/08/2019  6   10
FT-35447    01/09/2019  02/08/2019  6   13
FT-35447    01/09/2019  02/08/2019  6   56
FT-35447    01/09/2019  02/08/2019  6   45
FT-35447    01/09/2019  02/08/2019  6   34
FT-35447    01/09/2019  02/08/2019  6   90

有没有一种 Pandas 方法可以达到同样的目的。

谢谢

Answer 1

使用Index.repeat与 DataFrame.loc查找重复的行，然后通过 numpy.random.randint 设置新的列值:

df = df.loc[df.index.repeat(df['s_count'])].reset_index(drop=True)
df['num'] = np.random.randint(1, 100, size=len(df))

---

print (df.head(20))
      I_Code      Date_1      Date_2  s_count  num
0   FT-35447  01/09/2019  02/08/2019        6   83
1   FT-35447  01/09/2019  02/08/2019        6   84
2   FT-35447  01/09/2019  02/08/2019        6   11
3   FT-35447  01/09/2019  02/08/2019        6   83
4   FT-35447  01/09/2019  02/08/2019        6   90
5   FT-35447  01/09/2019  02/08/2019        6   12
6   FT-40664  01/09/2019  02/08/2019        6   33
7   FT-40664  01/09/2019  02/08/2019        6   69
8   FT-40664  01/09/2019  02/08/2019        6   11
9   FT-40664  01/09/2019  02/08/2019        6   29
10  FT-40664  01/09/2019  02/08/2019        6   46
11  FT-40664  01/09/2019  02/08/2019        6   44
12  FT-54185  01/09/2019  03/08/2019        3   92
13  FT-54185  01/09/2019  03/08/2019        3   46
14  FT-54185  01/09/2019  03/08/2019        3   45
15  FT-40664  01/09/2019  03/08/2019        3   87
16  FT-40664  01/09/2019  03/08/2019        3   88
17  FT-40664  01/09/2019  03/08/2019        3   78
18  FT-56984  02/09/2019  03/08/2019        3   89
19  FT-56984  02/09/2019  03/08/2019        3   18