dataframe의 열을 연결하고 생성 새로운 ID

Question

나는 누구의 행입니다

A_1 
A_2 
etc. 
A_10 
B_1 
C_1 
C_2 
etc. 
D_124 
D_125 
E_1 

내가 df['Hit_ID'] = df[['City','hits']].apply(lambda x:'_'.join(x.astype(str)),axis=1)하지만 시도 Hit_ID라는 단일 컬럼으로 dataframe을하려는 dataframe에게

City hits 
A  10 
B  1 
C  22 
D  122 
E  1 
F  165 

이 이것은 단지 열을 연결합니다. 적용 함수를 수정하여 원하는 연산을 얻으려면 어떻게해야합니까?

Answer 1

당신이 필요합니다

#repeat index values by column hits 
df = df.loc[df.index.repeat(df['hits'])].reset_index(drop=True) 
#create counts 
df['hits'] = df.groupby('City').cumcount() + 1 
#concatenate columns 
df['Hit_ID'] = df['City'] + '_' + df['hits'].astype(str) 
print (df.head(20)) 
    City hits Hit_ID 
0  A  1 A_1 
1  A  2 A_2 
2  A  3 A_3 
3  A  4 A_4 
4  A  5 A_5 
5  A  6 A_6 
6  A  7 A_7 
7  A  8 A_8 
8  A  9 A_9 
9  A 10 A_10 
10 B  1 B_1 
11 C  1 C_1 
12 C  2 C_2 
13 C  3 C_3 
14 C  4 C_4 
15 C  5 C_5 
16 C  6 C_6 
17 C  7 C_7 
18 C  8 C_8 
19 C  9 C_9 

Answer 2

이 시도 : 정수의 열에서

df['hits'] = df.hits.transform(lambda x: range(1, x)) 
s = df.apply(lambda x: pd.Series(x['hits']),axis=1).stack().reset_index(level=1, drop=True) 
s.name = 'hits' 
df = pd.concat([df.City, s], axis=1) 
df['hit_id'] = df.City + '_' + df.hits.astype(str) 

• 변경 df.hits을 목록의 열, 1 원래 값에 이르기까지.
• 목록의 열을 일련의 행으로 확장하려면 @RomanPekar가 설명한 here 기술을 사용하십시오.
• 새 열을 원래 df.City 열과 연결하십시오.
• _과 함께 두 열을 결합하십시오.