如何根据initial和final列规则重复Pandas DataFrame行？

初始DataFrame #

>>> import pandas as pd
>>> d = {'n': ['one', 'two', 'three', 'four'],
         'initial': [3, 4, 10, 10],
         'final': [3, 7, 11, 7],}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> df
       n  initial  final
0    one        3      3
1    two        4      7
2  three       10     11
3   four       10      7

需求说明 #

• 当initial与final数值相同时，保留对应n值1次，新增count列值为该相同数值
• 当final大于initial时，重复n值的次数为final - initial + 1，count列从initial递增到final
• 当final小于initial时，丢弃该行对应的n值及相关数据

遇到的问题 #

曾尝试用reindex结合df.final - df.initial +1生成新索引，但无法处理final < initial导致的负数情况。

解决方案 #

import pandas as pd

d = {'n': ['one', 'two', 'three', 'four'],
     'initial': [3, 4, 10, 10],
     'final': [3, 7, 11, 7],}
df = pd.DataFrame(d)

# 过滤掉final小于initial的无效行
filtered_df = df[df['final'] >= df['initial']].copy()

# 为每行生成从initial到final的整数序列
filtered_df['count'] = filtered_df.apply(
    lambda row: list(range(row['initial'], row['final'] + 1)), axis=1
)

# 展开序列为多行，重置索引并清理多余列
result = filtered_df.explode('count', ignore_index=True).drop(columns=['initial', 'final'])

print(result)

代码逻辑说明 #

1. 过滤无效行：先筛选出final >= initial的行，直接排除不需要保留的数据
2. 生成count序列：通过apply遍历每行，用range生成从initial到final的整数列表，存入count列
3. 展开数据：用explode将列表类型的count列拆分为多行，重置索引后移除原有的initial和final列，得到预期结果

运行后输出：

n  count
0    one      3
1    two      4
2    two      5
3    two      6
4    two      7
5  three     10
6  three     11

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CDJB