python - 如何使用行的值 'unravel' 数据帧？

Question

我有一个如下所示的DataFrame:

class    passed       failed           extra_teaching
A11      1            2                0.5
A12      2            1                0.7

我想“解开”DataFrame，并丢失有关类(class)的信息，但保留有关 extra_teaching 的信息，因此我最终为每个人生成一行通过的学生。

因此，DataFrame 最终应如下所示:

pass           extra_teaching
1              0.5
0              0.5 
0              0.5
1              0.7
1              0.7
0              0.7

我不知道如何在 pandas 中执行此操作，除非使用 iterrows() 并手动将行附加到新的 DataFrame - 有谁有更简洁的方法吗？

更新:

我尝试过这个，似乎可以工作，但不是很优雅:

temp = []
df = df.set_index('class')
for idx in df.index:
    row = df.loc[idx]
    t = {'class': idx, 'extra_teaching': row['extra_teaching']}
    for i in range(0, int(row['passed'])):
        t['pass'] = 1
        temp.append(t)
    for i in range(0, int(row['failed'])):
        t['pass'] = 0
        temp.append(t)
df_exploded = pd.DataFrame(temp)

Answer 1

尝试:

def teaching_results(x):
    num_rows = x.passed.iloc[0] + x.failed.iloc[0]
    passed = x.passed.iloc[0] * [1] + x.failed.iloc[0] * [0]
    extra_teaching = num_rows * [x.extra_teaching.iloc[0]]
    class_code = x['class'].iloc[0]
    return pd.DataFrame({'pass': passed, 'extra_teaching': extra_teaching, 'class': class_code})

df.groupby('class', as_index=False).apply(lambda x: teaching_results(x))

获取:

    class  extra_teaching  pass
0 0   A11             0.5     1
  1   A11             0.5     0
  2   A11             0.5     0
1 0   A12             0.7     1
  1   A12             0.7     1
  2   A12             0.7     0