Question

我有一个数据框，就像这样：

ID A 
0  z
2  z
2  y
5  x

我要为ID列的每个唯一值添加行：

ID A
0  z
2  z
2  y
5  x
0  b
2  b
5  b

我目前正在以一种非常幼稚的方式进行操作，这种方式效率很低/很慢：

IDs = df["ID"].unique()
for ID in IDs: 
    df = df.append(pd.DataFrame([[ID, "b"]], columns=df.columns), ignore_index=True)

如果没有显式的foreach（仅熊猫函数调用），我将如何完成相同的任务？

Answer 1

使用drop_duplicates，将列assign和append或concat重写为原始DataFrame：

df = df.append(df.drop_duplicates("ID").assign(A='B'), ignore_index=True)
#alternative
#df = pd.concat([df, df.drop_duplicates("ID").assign(A='B')], ignore_index=True)
print (df)
   ID  A
0   0  z
1   2  z
2   2  y
3   5  x
4   0  B
5   2  B
6   5  B

熊猫根据列的每个唯一元素添加行

1 个答案: