如果条件匹配，如何复制一行？答案

【问题标题】：How to duplicate a row if a condition is matched?如果条件匹配，如何复制一行？
【发布时间】：2022-11-13 02:58:52
【问题描述】：

我有以下数据集

    trade_id    start_date  end_date    factset_entity_id   product_id  product_name    l6_id   multi_assign_flag
0   100000191   2017    NaT 0711GY-E    99996362    Fan Milk - FanYogo  5.015152e+11    0.0
1   100000193   2017    2018    0711GY-E    99996413    Fan Milk - FanDango/Frozen FanDango 5.015151e+11    0.0
2   100000193   2018    2022    0711GY-E    99996413    Fan Milk - FanDango 5.015151e+11    0.0
3   100000193   2022    NaT 0711GY-E    99996413    Fan Milk - FanDango 5.015151e+11    0.0
4   100000231   2016    2018    05NC3S-E    59979529    Ci:z Holdings - Dr. Ci:Labo 5.020102e+11    1.0

我的目标是复制 start_日期和结束_date 不同，例如

1   100000193   2017    2018    0711GY-E    99996413    Fan Milk - FanDango/Frozen FanDango 5.015151e+11    0.0

应该

2017    100000193   0711GY-E    99996413    Fan Milk - FanDango/Frozen FanDango 5.015151e+11    0.0
2018    100000193   0711GY-E    99996413    Fan Milk - FanDango/Frozen FanDango 5.015151e+11    0.0

您知道不使用循环我可以在这里做什么吗？谢谢

我尝试使用简单的循环来做到这一点，这很好，但速度很慢。我想知道 pandas 中是否有可以缓解它的捷径。

【问题讨论】：

标签： pandas database date

【解决方案1】：

使用以下玩具数据框，其中第 0 行和第 2 行具有不同的开始日期和结束日期：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "trade_id": [100000191, 100000192, 100000193, 100000194, 100000231],
        "start_date": [2017, 2017, 2018, 2022, 2018],
        "end_date": [None, 2017, 2022, 2022, 2018],
        "factset_entity_id": [
            "0711GY-E",
            "0711GY-E",
            "0711GY-E",
            "0711GY-E",
            "05NC3S-E",
        ],
        "product_id": [99996362, 99996413, 99996414, 99996415, 59979529],
    }
)

这是使用pd.concat 的一种方法：

df = pd.concat([df, df.loc[df["start_date"] != df["end_date"], :]]).sort_index()

然后，您可以看到第 0 行和第 2 行现在重复了：

print(df)
# Output
    trade_id  start_date  end_date factset_entity_id  product_id
0  100000191        2017       NaN          0711GY-E    99996362
0  100000191        2017       NaN          0711GY-E    99996362
1  100000192        2017    2017.0          0711GY-E    99996413
2  100000193        2018    2022.0          0711GY-E    99996414
2  100000193        2018    2022.0          0711GY-E    99996414
3  100000194        2022    2022.0          0711GY-E    99996415
4  100000231        2018    2018.0          05NC3S-E    59979529

【讨论】：