如何将DataFrame中的值按指定mesh数拆分展开为多行？

基础场景 #

输入数据 #

给定DataFrame df1：

value   mesh
0       10      2
1       12      3
2       5       2

目标 #

将df1的每一行拆成mesh列指定的行数，新增value/mesh列，值为原行value除以对应mesh的结果，最终得到如下df2：

value/mesh
0   5.0
1   5.0
2   4.0
3   4.0
4   4.0
5   2.5
6   2.5

实现代码 #

import pandas as pd

# 初始化示例数据
df1 = pd.DataFrame({'value': [10,12,5], 'mesh': [2,3,2]})

# 计算均分后的值
df1['value/mesh'] = df1['value'] / df1['mesh']
# 按mesh的值重复对应行，然后重置索引
df2 = df1.loc[df1.index.repeat(df1['mesh'])].reset_index(drop=True)
# 保留需要的列
df2 = df2[['value/mesh']]

通用场景（包含其他附加列） #

输入数据 #

如果df1包含其他列，比如：

value   mesh_value  other_value 
0   10      2           0
1   12      3           1
2   5       2           2

目标 #

拆分每行至mesh_value指定行数，生成value/mesh_value均分列，同时保留其他列的对应值，最终结果：

value/mesh_value    other_value
0   5.0                 0
1   5.0                 0
2   4.0                 1
3   4.0                 1
4   4.0                 1
5   2.5                 2
6   2.5                 2

实现代码 #

import pandas as pd

# 初始化示例数据
df1 = pd.DataFrame({
    'value': [10,12,5],
    'mesh_value': [2,3,2],
    'other_value': [0,1,2]
})

# 计算均分列
df1['value/mesh_value'] = df1['value'] / df1['mesh_value']
# 重复行并重置索引
df2 = df1.loc[df1.index.repeat(df1['mesh_value'])].reset_index(drop=True)
# 调整列顺序（按需选择）
df2 = df2[['value/mesh_value', 'other_value']]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cmg