Блог

версия pandas: 1.2

Я пытаюсь взять столбец pandas фрейма данных python pandas и создать логику того же типа, что и в R, которая была бы

 ss=sequence(df$los)
  

Которая создает для первых двух записей

 [1]  1  2  3  4  5  1  2  3  4  5 
  

Пример фрейма данных:

 df = pd.DataFrame([('test', 5), ('t2', 5), ('t3', 2), ('t4', 6)],
                  columns=['first', 'los'])
df

  first  los
0  test    5
1    t2    5
2    t3    2
3    t4    6
  

Таким образом, первая строка упорядочена 1-5, вторая строка упорядочена 1-5, а третья строка упорядочена 1-2 и т.д. В R это становится одним упорядоченным списком. Я бы хотел, чтобы это был python.

Что я смог сделать, так это.

 ss = df['los']
ss.apply(lambda x: np.array(range(1, x)))
18                          [1, 2, 3, 4, 5]
90                          [1, 2, 3, 4, 5]
105                                   [1,2]
106                      [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  

Это близко, но тогда мне нужно объединить его в один pd.Series, чтобы он был:

 [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
  

Использовать explode() :

 df.los.apply(lambda x: np.arange(1, x 1)).explode().tolist()
  

Вывод:

 [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
  

Примечание — вы можете пропустить ss шаг назначения и использовать np.arange для некоторой оптимизации.

Вы можете просто использовать concatenate :

 np.concatenate([np.arange(x) 1 for x in df['los']])
  

Вывод:

 array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6])