如何用Pandas将用户事件成功表转为长格式事件表（规避循环）

问题描述 #

现有如下结构的Pandas DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "user_id": [1, 2, 3],
    "user_events": [1, 2, 3],
    "user_successes": [0, 1, 2]
})

需要将其转换为长格式：每行代表一个用户的单个事件，新增success列标记该事件是否成功。期望输出如下：

out_df = pd.DataFrame({
    "user_id": [1, 2, 2, 3, 3, 3],
    "success": [0, 1, 0, 1, 1, 0]
})

要求使用最简Pandas方法，规避遍历用户创建DataFrame再追加的循环方式。

解决方案 #

可以通过apply生成每个用户的成功标记列表，再用explode展开为多行，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "user_id": [1, 2, 3],
    "user_events": [1, 2, 3],
    "user_successes": [0, 1, 2]
})

# 为每个用户生成对应长度的success标记列表
df['success'] = df.apply(
    lambda x: [1]*x['user_successes'] + [0]*(x['user_events'] - x['user_successes']),
    axis=1
)

# 展开列表为多行，提取目标列并重置索引
out_df = df.explode('success')[['user_id', 'success']].reset_index(drop=True)

print(out_df)

代码说明 #

1. 生成标记列表：通过apply逐行处理，为每个用户生成长度等于user_events的列表，其中前user_successes个元素为1（成功事件），剩余为0（失败事件）。
2. 展开为长格式：使用explode将列表类型的success列拆分为多行，每行对应一个事件。
3. 整理输出：提取user_id和success列，重置索引得到最终结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David Masip