如何基于计算规则将Pandas单个数据行拆分为多条独立行？

实现代码 #

方式1：先创建Quarterly列再拆分 #

适合需要调试查看中间计算结果的场景，代码如下：

import pandas as pd

# 初始数据
df = pd.DataFrame({"Name": ["Bob", "Mary", "Amy"], "Age": [22, 35, 58], "EarningsYearly": [100,200,50],})

# 计算季度收入
df['Quarterly'] = df['EarningsYearly'] / 4
# 为每行添加四个季度的列表
df['Quarter'] = [['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']] * len(df)
# 拆分列表到多行
df_exploded = df.explode('Quarter', ignore_index=True)

方式2：创建Quarterly列同时完成拆分 #

无需提前生成中间列，代码更简洁：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Name": ["Bob", "Mary", "Amy"], "Age": [22, 35, 58], "EarningsYearly": [100,200,50],})

df_exploded = (
    df.assign(
        Quarterly = df['EarningsYearly'] / 4,
        Quarter = [['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']] * len(df)
    )
    .explode('Quarter', ignore_index=True)
)

输出效果 #

两种方式最终得到的结果一致，如下：

Name  Age  EarningsYearly  Quarterly Quarter
0    Bob   22              100       25.0      Q1
1    Bob   22              100       25.0      Q2
2    Bob   22              100       25.0      Q3
3    Bob   22              100       25.0      Q4
4   Mary   35              200       50.0      Q1
5   Mary   35              200       50.0      Q2
6   Mary   35              200       50.0      Q3
7   Mary   35              200       50.0      Q4
8    Amy   58               50       12.5      Q1
9    Amy   58               50       12.5      Q2
10   Amy   58               50       12.5      Q3
11   Amy   58               50       12.5      Q4

疑问说明 #

• 不需要必须先创建Quarterly列再拆分，两种操作顺序都支持，可根据自己的使用场景选择。
• explode方法需要Pandas版本≥0.25，如使用更早版本可通过repeat + merge的方式实现相同效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lostsoul