使用numpy數組范圍擴展pandas數據框

Question

我有以下數據框（樣本）：

        min   max    lat    lon
16744  1000  1000  60.75  25.75
18738   875   950  64.00  13.75
2811    925  1000  41.00  20.00
12361  1000  1000  54.00  -1.25
19257  1000  1000  64.75  42.00

和陣列pressure ：

pressure=['1000','975','950','925','900','875','850','825','800','775','750','700','650']

我想根據從min到max的范圍使用具有壓力級別值的行來擴展數據框。 將根據pressure陣列成員進行添加。 即，如果min , max為1000 , 1000 ，則將添加值為975的新行，所有其他單元格與原始記錄相同。 我已經部分解決了這個問題，而不是使用熊貓，現在，由於大型數據框，我遇到了性能問題。 這是我所做的：

mini=sample['min'].to_numpy()
maksi=sample['max'].to_numpy()            
for i, ma in enumerate(maksi):
    poc=np.where(pressure==ma)
    kr=np.where(pressure==mini[i])
    if poc[0][0]==0:
        pk=0
    else:
        pk=-1
    if kr[0][0]==len(pressure):
        kk=0
    else:
        kk=2
    pock=poc[0][0]+pk
    kraj=kr[0][0]+kk
    pk=0
    kk=0
    levels=pressure[pock:kraj]
    print(levels)

並打印出上述代碼：

[1000  975]
[975 950 925 900 875 850]
[1000  975  950  925  900]
[1000  975]
[1000  975]

我需要做的是將上述數組集成到示例數據幀的記錄中。

期望的輸出：

        pre   lat    lon
16744  1000  60.75  25.75
16744   975  60.75  25.75
18738   975  64.00  13.75
18738   950  64.00  13.75
18738   900  64.00  13.75
18738   875  64.00  13.75
18738   850  64.00  13.75
2811   1000  41.00  20.00
2811    975  41.00  20.00
2811    950  41.00  20.00
2811    925  41.00  20.00
2811    900  41.00  20.00
12361  1000  54.00  -1.25
12361   975  54.00  -1.25
19257  1000  64.75  42.00
19257   975  64.75  42.00

我可以以矢量方式完成所有這些 - 僅熊貓嗎？ 任何幫助表示贊賞。

Answer 1

讓我們交叉合並和過濾：

(df.assign(min=lambda x: x['min']-25,dummy=1)
   .reset_index()
   .merge(pd.DataFrame({'pre':pressure, 'dummy':1}).astype(int),
          on='dummy')
   .loc[lambda x: x['pre'].between(x['min'],x['max'])]
   .set_index('index')
   .reindex(['pre','lat','lon'], axis=1)
)

輸出：

        pre    lat    lon
index                    
16744  1000  60.75  25.75
16744   975  60.75  25.75
18738   950  64.00  13.75
18738   925  64.00  13.75
18738   900  64.00  13.75
18738   875  64.00  13.75
18738   850  64.00  13.75
2811   1000  41.00  20.00
2811    975  41.00  20.00
2811    950  41.00  20.00
2811    925  41.00  20.00
2811    900  41.00  20.00
12361  1000  54.00  -1.25
12361   975  54.00  -1.25
19257  1000  64.75  42.00
19257   975  64.75  42.00