Pandas數據框：將列擴展為行，再加上增量編號

Question

我需要基於空格將score列（包含匹配結果）拆分為基礎，將Pandas數據框的單行擴展為兩行。

這就是數據的樣子

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

為了實現這個目標，我從這里使用了這種方法。

通過稍微調整方法，我的數據框如下所示：

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，我還想再增加一列，代表每場比賽的盤數。 就像每場比賽的總累積數一樣。 我的問題是，如何更改上面的鏈接解決方案以獲得所需的結果，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

我認為以下代碼行中的某處需要進行適應，但是我仍然無法弄清楚它應該如何工作：

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獲得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