将熊猫数据框的一行转换为多行

Question

我想转这个：

   age  id  val
0   99   1  0.3
1   99   2  0.5
2   99   3  0.1

进入这个：

   age  id  val
0   25   1  0.3
1   50   1  0.3
2   75   1  0.3
3   25   2  0.5
4   50   2  0.5
5   75   2  0.5
6   25   3  0.1
7   50   3  0.1
8   75   3  0.1

上下文：我的数据存储了一个为所有年龄（年龄 = 99）编码的值。 但是，我正在为其开发的应用程序需要为每个 id-age 对（id = 1，age = 25,50 和 75）明确规定的值。 对此有简单的解决方案：遍历 id 并附加一堆数据帧，但我正在寻找一些优雅的东西。 我想做一个多：一个从我的原始数据框合并到一个包含所有年龄的模板，但我仍然需要遍历 id 来创建模板。

Answer 1

不知道，也许会有更优雅的方法，但是您可以执行诸如交叉联接（或笛卡尔积 ）的操作：

>>> df = pd.DataFrame({'age':[99,99,99],'id':[1,2,3],'val':[0.3,0.5,0.1]})
>>> df
   age  id  val
0   99   1  0.3
1   99   2  0.5
2   99   3  0.1
>>> df2 = pd.DataFrame({'age':[99,99,99],'new_age':[25,50,75]})
>>> df2 = pd.merge(df, df2, on='age')
>>> del df2['age']
>>> df2 = df2.rename(columns={'new_age':'age'})
>>> df2
   id  val      age
0   1  0.3       25
1   1  0.3       50
2   1  0.3       75
3   2  0.5       25
4   2  0.5       50
5   2  0.5       75
6   3  0.1       25
7   3  0.1       50
8   3  0.1       75

Answer 2

如果 Pandas >= 1.2 版本

import pandas as pd 

pd.__version__
# '1.2.0'

left = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
right = pd.DataFrame({'col3': [5, 6]}) 

left.merge(right, how='cross')

   col1  col2  col3
0     1     3     5
1     1     3     6
2     2     4     5
3     2     4     6

如果熊猫 < 1.2

df1.assign(key=1).merge(df2.assign(key=1), on="key").drop("key", axis=1)