根據Time Column中兩個值之間的差異，將Dataframe中的每一行重復N次

Question

這里的時間分辨率是 1 秒我想把它轉換成 10ms

我想將該表中的時間分辨率從 1 秒更改為 10 毫秒，方法是減去每行之間的時間差乘以 100，然后用該數字復制每一行。

例如：Row[n] 將被重復 Time((n+1)-n)*100

當時間 = 2 秒（第三行）時，我們有某些值組合將保持不變，直到下一行，時間 = 22 秒（第四行），所以這里的時間差 = 20 秒，基於我想要的（第三行） ) 重復 (20*100)

Row[2] 將重復 (22-2)*100

import pandas
import pandas as pd
# Dataframe from Excel sheet
excel_data_Outputs_df = pandas.read_excel(".xlsx", sheet_name='Outputs')
excel_data_Inputs_df = pandas.read_excel("xlsx", sheet_name='Inputs')
# Exclude All zeros columns
excel_data_Outputs_df = excel_data_Outputs_df.loc[:, (excel_data_Outputs_df != 0).any(axis=0)]
excel_data_Inputs_df = excel_data_Inputs_df.loc[:, (excel_data_Inputs_df != 0).any(axis=0)]

# Get the time difference and convert it 10ms resolution 
shifted=excel_data_Inputs_df.Time.shift(-1)
excel_data_Inputs_df.Time=(shifted-excel_data_Inputs_df.Time)*100
excel_data_Inputs_df['Time'] = excel_data_Inputs_df['Time'].fillna(0)
excel_data_Inputs_df.Time=excel_data_Inputs_df.Time.astype(int)

# Repeat Rows
newexcel_data_Inputs_df = excel_data_Inputs_df.loc[excel_data_Inputs_df.index.repeat(excel_data_Inputs_df.Time)].reset_index(drop=True)
print(newexcel_data_Inputs_df)
print(excel_data_Outputs_df)

Answer 1

創建另一列來保存列值的差異，以供重復引用，然后執行如下操作：

import pandas as pd

# Sample dataframe
df = pd.DataFrame({
    'id' : ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'col1' : [4, 5, 6, 7],
    'col2' : [3, 2, 4, 3]
    })

# Create a new column to hold the difference in column values 
# i.e. the number of times the row repition is required.
df['times'] = df.col1 - df.col2

# create the finalDf with repeated rows
finalDf = df.loc[df.index.repeat(df.times)].reset_index(drop=True)
print(finalDf.head())

print語句的 output 如下所示：

  id  col1  col2  times
0  a     4     3      1
1  b     5     2      3
2  b     5     2      3
3  b     5     2      3
4  c     6     4      2