Pythonの、データフレーム：複製行以下のように私はPythonスクリプトの出力としてパンダのデータフレームを持って

Question

た行をリスト内の項目の数に応じてランク付け：

id1   id_list 
1   [10,11,12] 
2   [14,15,16]  
3   [17,18,19] 

私は複製したいですid_listに含まれる行数分の行をリスト内の位置に対応するランクをそのリスト内のすべての項目に属性付けします。

次のように私が探しています出力は、次のとおりです。

id1   id2   rank 
1   10    1  
1   11    2 
1   12    3 
2   14    1 
2   15    2 
2   16    3 
3   17    1 
3   18    2 
3   19    3 

あなたの助けをいただき、ありがとうございます。

Answer 1

同時にリストの列を平坦化しながら、あなたはnumpy.repeatとデータフレームを再構築する必要があります。

import numpy as np 
from itertools import chain 
pd.DataFrame({'id1': np.repeat(df.id1.values, df.id_list.str.len()), 
       'id_list': list(chain.from_iterable(df.id_list)), 
       'rank': [i for r in df.id_list for i, _ in enumerate(r, start=1)]}) 

# id1 id_list rank 
#0 1  10 1 
#0 1  11 2 
#0 1  12 3 
#1 2  14 1 
#1 2  15 2 
#1 2  16 3 
#2 3  17 1 
#2 3  18 2 
#2 3  19 3 

それとも、もう少し効率的な：ここで

import numpy as np 

(pd.DataFrame([iv for r in df.id_list for iv in enumerate(r, start=1)], 
       columns=['id_list', 'rank']) 
.assign(id1 = np.repeat(df.id1.values, df.id_list.str.len()))) 

Answer 2

は私のソリューションです：

In [176]: lst_col = 'id_list' 

In [177]: pd.DataFrame({ 
    ...:  col:np.repeat(df[col].values, df[lst_col].str.len()) 
    ...:  for col in df.columns.difference([lst_col]) 
    ...: }).assign(**{lst_col:np.concatenate(df[lst_col].values)}) \ 
    ...: .assign(rank=[i+1 for l in df[lst_col].str.len() for i in range(l)]) 
Out[177]: 
    id1 id_list rank 
0 1  10  1 
1 1  11  2 
2 1  12  3 
3 2  14  1 
4 2  15  2 
5 2  16  3 
6 3  17  1 
7 3  18  2 
8 3  19  3 

PS複数の列を持つ汎用のDataFramesでも動作するはずですs