我有四个数据框如下：
| Proxyid | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 123 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 456 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 789 | 0 | 0 | 0 | 0 |
这就是数据框的思想。现在我想复制多个 1. 的行并按如下方式分配值。
| Proxyid | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| 123 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 456 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 456 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 456 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 456 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 789 | 0 | 0 | 0 | 0 |
我非常感谢任何意见。谢谢。
【问题讨论】：
标签： pandas dataframe duplicates row replicate
一个选项通过pd.get_dumies:
df1 = (
pd.get_dummies(
df.set_index('Proxyid')
.mul(df.columns[1:])
.replace('', np.NAN)
.stack()
)
.reset_index().drop('level_1', 1)
)
result = df1.append(df[~df.Proxyid.isin(df1.Proxyid)])
输出：
| Proxyid | A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 123 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 456 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 456 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 3 | 456 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 4 | 456 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 2 | 789 | 0 | 0 | 0 | 0 |
如果您有额外的列，只需将它们添加到 set_index 并使用：
df1 = df.set_index(['Proxyid', 'test'])
df1 = pd.get_dummies(df1.mul(df1.columns).replace('', np.NAN).stack()).reset_index()
result = df1.append(df[~df.Proxyid.isin(df1.Proxyid)])
【讨论】：