Python np.select将一些条件匹配到多个选项上

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我有一个pandas数据框架，像这样。

id variable value
1    x        5
1    y        5
2    x        7
2    y        7
现在我想把一些变量重命名为其他的东西，对于其他的变量，我想把它们映射到两个不同的变量（其余的行将被复制成原样）。例如，在上述数据框架中，我想把x重命名为x1，把y重命名为a和b。我正在寻找类似这样的东西。
conditions = [(df['variable']=='x'),(df['variable']=='y')]
choices = ['x1',['y1','y2']]
df['variable'] = np.select(conditions, choices, default='NA')
因此，最终的数据框架将是这样的。
id variable value
1    x1       5
1    a        5
1    b        5
2    x1       7
2    a        7
2    b        7
我怎样才能实现这个目标？


         
          
           python


         
          
           pandas


         
          
           numpy


         
          
           dataframe


          
           
            已采纳


          
           
            
             你正试图改变数据的形状，你可以尝试这种方法，用一个分隔符连接列表，然后我们可以爆炸列和连接。
            
            conditions = [(df['variable']=='x'),(df['variable']=='y')]
s=pd.Series(np.select(conditions,['x1','|'.join(['a','b'])])).str.split('|').explode()
out = df.join(s.rename("variable_new"))
print(out)
   id variable  value variable_new
0   1        x      5           x1
1   1        y      5            a
1   1        y      5            b
2   2        x      7           x1
3   2        y      7            a
3   2        y      7            b
EDIT适用于低于0.25的pandas版本。
conditions = [(df['variable']=='x'),(df['variable']=='y')]
df['variable'] = (pd.Series(np.select(conditions,
                 ['x1','|'.join(['a','b'])])).str.split('|'))
out = (df.loc[df.index.repeat(df['variable'].str.len())]
       .assign(variable=np.concatenate(df['variable'])))
print(out)
   id variable  value
0   1       x1      5
1   1        a      5

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