扩展具有 numpy 数组范围的 pandas 数据框

Question

我有以下数据框（示例）：

        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

和数组pressure:

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

我想根据从min 到max 值的范围使用具有压力水平值的行来扩展数据框。将基于pressure 数组成员进行添加。 IE。如果min、max 是1000、1000，则将添加一个值为975 的新行，所有其他单元格与原始记录相同。 我已经部分解决了这个问题，而不是使用 pandas，现在，由于数据框很大，我遇到了性能问题。 这是我所做的：

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)

上面代码的打印输出：

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

我需要做的是将上述数组整合到示例数据帧的记录中。

期望的输出：

        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这些 - 仅熊猫吗？任何帮助表示赞赏。

Answer 1

让我们交叉合并和过滤：

(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)
)

输出：

        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