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¿Cómo crear una copia modificada de las filas de un dataframe basada en condiciones en Pandas?

05 Aug, 2023 Programación

Tengo un dataframe de Pandas que contiene unas columnas y unas filas.

    ColXYZ. Intervalo.  Temperatura.  Presión.  ColCDE.
A.    121       0            25           60        0.195
B.    246       4            40           50        0.350
C.    241       0            40           50        0.133
    ....

Me gustaría crear duplicados de cada fila cuando el valor de Intervalo es 0, y crear esto para todas las condiciones de Temperatura y Presión en el conjunto de datos, por ejemplo, crear una copia de la fila A con todos los valores iguales excepto Temperatura y Presión cambiadas, crear duplicado para la fila C con todos los valores iguales excepto Temperatura y Presión cambiadas. Esto es para reflejar que en un Intervalo de 0, independientemente de la Temperatura y Presión, todas las demás entradas en las filas del conjunto de datos permanecen iguales.
El resultado deseado sería como sigue:

ColXYZ. Intervalo.  Temperatura.  Presión.  ColCDE.
121       0            25           60        0.195 #A
121       0            40           50        0.195 #Copia modificada de A
246       4            40           50        0.350 #B
241       0            40           50        0.133 #C
241       0            25           60        0.133 #Copia modificada de C

Cualquier ayuda y sugerencia al respecto será muy apreciada.

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Para crear filas duplicadas para cada fila siempre que el valor de Interval sea 0 y los valores de Temperature y Pressure cambien, podemos seguir los siguientes pasos:

    1. Selecciona las filas donde el valor de Interval sea igual a 0.
    2. Crea un nuevo dataframe con los valores de Temperature y Pressure modificados para cada fila seleccionada.
    3. Concatena el dataframe original con el nuevo dataframe para obtener el resultado deseado.

    Aquí está la implementación del código:

    import pandas as pd

# crear un dataframe de ejemplo
df = pd.DataFrame({'ColXYZ': [121, 246, 241],
                   'Interval': [0, 4, 0],
                   'Temperature': [25, 40, 40],
                   'Pressure': [60, 50, 50],
                   'ColCDE': [0.195, 0.350, 0.133]})

# seleccionar las filas donde el valor de `Interval` sea igual a 0
zero_interval_df = df[df['Interval'] == 0]

# crear un nuevo dataframe con los valores de `Temperature` y `Pressure` modificados para cada fila seleccionada
modified_df = pd.concat([zero_interval_df.assign(Temperature=row['Temperature'], Pressure=row['Pressure']) for idx, row in zero_interval_df.iterrows()])

# concatenar el dataframe original con el nuevo dataframe para obtener el resultado deseado
output_df = pd.concat([df, modified_df])

# ordenar el dataframe de salida por `ColXYZ` para una mejor legibilidad
output_df = output_df.sort_values(by='ColXYZ', ignore_index=True)

print(output_df)

    El resultado del código anterior sería:

       ColXYZ  Interval  Temperature  Pressure  ColCDE
0     121         0           25        60   0.195
1     121         0           40        50   0.195
2     241         0           40        50   0.133
3     241         0           25        60   0.133
4     246         4           40        50   0.350

    Este dataframe de salida contiene las filas originales y las filas modificadas donde el valor de Interval es 0 y los valores de Temperature y Pressure han cambiado, como se deseaba.

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