パンダ：私は要約<a href="https://github.com/108michael/ms_thesis/blob/master/yearsofserv" rel="nofollow">dataframe</a>次しても数年

Question

の行を挿入：endは年を代表する

df1 = pd.DataFrame({'end': [2007, 2013, 2014, 2013, 2014], 'id.thomas'\ 
: ['136', '136', '136', '172', '172'], 'years_exp': ['14', '20', '21', \ 
'14', '15']}, index=[2,3,4,5,6]) 

    end  id.thomas years_exp 
2 2007 136   14 
3 2013 136   20 
4 2014 136   21 
5 2013 172   14 
6 2014 172   15 

。私は不足している年間のアカウントを考慮してendとyears_exp列を拡大したいと思います：私は「エンジニア」修正しようと、約20時間のためにこれに取り組んできました

end  id.thomas years_exp 
2 2007 136   14 
3 2008 136   15 
4 2009 136   16 
5 2010 136   17 
6 2011 136   18 
7 2012 136   19 
8 2013 136   20 
9 2014 136   21 
10 2013 172   14 
11 2014 172   15 

。誰もがこのタスクを達成するための単純なPython/Pandasツール/メソッドを知っていますか？

Answer 1

これは、特定のid.thomasの最初のendフィールドとyears_expフィールドを取り、これらのフィールドを最後の年に列挙します。

final_year = 2014 
>>> pd.DataFrame([(year, id_, n) 
        for id_, end, years_exp in df1.groupby('id.thomas').first().itertuples() 
        for n, year in enumerate(range(end, final_year + 1), years_exp)], 
       columns=['end', 'id.thomas', 'years_exp']) 
    end id.thomas years_exp 
0 2007  136   14 
1 2008  136   15 
2 2009  136   16 
3 2010  136   17 
4 2011  136   18 
5 2012  136   19 
6 2013  136   20 
7 2014  136   21 
8 2013  172   14 
9 2014  172   15 

Answer 2

years_expの場合は、まだ、重要ではありません、あなただけのGROUPBYからのデータフレームを構築することができます：

end id.thomas 
0 2007  136 
1 2008  136 
2 2009  136 
3 2010  136 
4 2011  136 
5 2012  136 
6 2013  136 
7 2014  136 
0 2013  172 
1 2014  172