Pandas数据框：将列扩展为行，再加上增量编号

Question

我需要基于空格将score列（包含匹配结果）拆分为基础，将Pandas数据框的单行扩展为两行。

这就是数据的样子

A   B   score
1   2   6-1 6-2
3   4   6-4 4-6 6-3

为了实现这个目标，我从这里使用了这种方法。

通过稍微调整方法，我的数据框如下所示：

A   B   score           sets
1   2   6-1 6-2         6-1
1   2   6-1 6-2         6-2
3   4   6-4 4-6 6-3     6-4
3   4   6-4 4-6 6-3     4-6
3   4   6-4 4-6 6-3     6-3

但是，我还想再增加一列，代表每场比赛的盘数。 就像每场比赛的总累积数一样。 我的问题是，如何更改上面的链接解决方案以获得所需的结果，如下所示：

A   B   score           sets    setnumber
1   2   6-1 6-2         6-1     1
1   2   6-1 6-2         6-2     2
3   4   6-4 4-6 6-3     6-4     1
3   4   6-4 4-6 6-3     4-6     2
3   4   6-4 4-6 6-3     6-3     3

我认为以下代码行中的某处需要进行适应，但是我仍然无法弄清楚它应该如何工作：

s = df['score'].str.split(' ').apply(pd.Series, 1).stack()
s.index = s.index.droplevel(-1) # to line up with df's index

Answer 1

您可以使用repeat然后cumcount

In [2915]: dff = df.set_index(['A', 'B'])['score'].repeat(
                            df['score'].str.split(' ').str.len()
                                 ).reset_index()

In [2916]: dff
Out[2916]:
   A  B        score
0  1  2      6-1 6-2
1  1  2      6-1 6-2
2  3  4  6-4 4-6 6-3
3  3  4  6-4 4-6 6-3
4  3  4  6-4 4-6 6-3

In [2917]: dff.assign(setnumber=dff.groupby(['A', 'B']).cumcount()+1)
Out[2917]:
   A  B        score  setnumber
0  1  2      6-1 6-2          1
1  1  2      6-1 6-2          2
2  3  4  6-4 4-6 6-3          1
3  3  4  6-4 4-6 6-3          2
4  3  4  6-4 4-6 6-3          3

您也可以使用.loc获得dff

In [2923]: df.loc[df.index.repeat(df['score'].str.split(' ').str.len())]
Out[2923]:
   A  B        score
0  1  2      6-1 6-2
0  1  2      6-1 6-2
1  3  4  6-4 4-6 6-3
1  3  4  6-4 4-6 6-3
1  3  4  6-4 4-6 6-3