根据熊猫数据框的字段计算范围答案

【问题标题】：calculating a range based on the fields of a pandas dataframe根据熊猫数据框的字段计算范围
【发布时间】：2020-07-02 20:11:07
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框

import pandas as pd
import numpy as np 

d = pd.DataFrame({
       'col': ['A', 'B', 'C', 'D'],
       'start': [1, 4, 6, 8], 
       'end': [4, 9, 10, 12]
    })

我正在尝试根据开始和结束字段计算范围字段，以便它的值是

[1, 2, 3, 4]
[4, 5, 6, 7, 8, 9]
[6, 7, 8, 9, 10]
[8, 9, 10, 11, 12]

我尝试了以下选项

d['range_'] = np.arange( d.start, d.end, 1)


d['range_'] = range(d['start'], d['end'])

但出现以下错误

ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

TypeError: 'Series' 对象不能被解释为整数

任何帮助将不胜感激

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

试试这个：

d.apply(lambda x: np.arange(x['start'], x['end']+1), axis=1)

输出：

0          [1, 2, 3, 4]
1    [4, 5, 6, 7, 8, 9]
2      [6, 7, 8, 9, 10]
3    [8, 9, 10, 11, 12]
dtype: object

注意： np.arange 和 range 并非设计为接受 pd.Series，因此您可以使用 apply rowwise 来创建范围。

【讨论】：

【解决方案2】：

IIUC

l = [list(range(x,y+1)) for x , y in zip(d.start,d.end)]
[[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7, 8, 9], [6, 7, 8, 9, 10], [8, 9, 10, 11, 12]]
d['range_']=l

【讨论】：