我正在尋找一種基于值條件插入重復(fù)行的方法。輸入數(shù)據(jù)集包含以周為單位的客戶價(jià)格和價(jià)格有效期-'price_start_week'和'price_end_week'。想法是通過(guò)添加帶有實(shí)際星期數(shù)的新列來(lái)擴(kuò)展數(shù)據(jù)框，并根據(jù)有效星期數(shù)重復(fù)行。輸入：╔═══════════════╦══════════════════╦════════════════╦═════════════╗║ customer_name ║ price_start_week ║ price_end_week ║ price_value ║╠═══════════════╬══════════════════╬════════════════╬═════════════╣║ A             ║                4 ║              7 ║         500 ║║ B             ║                3 ║              6 ║         600 ║║ C             ║                2 ║              4 ║         700 ║╚═══════════════╩══════════════════╩════════════════╩═════════════╝輸出：+---------------+------------------+----------------+-------------+-------------+| customer_name | price_start_week | price_end_week | actual week | price_value |+---------------+------------------+----------------+-------------+-------------+| A             |                4 |              7 |           4 |         500 || A             |                4 |              7 |           5 |         500 || A             |                4 |              7 |           6 |         500 || A             |                4 |              7 |           7 |         500 || B             |                3 |              6 |           3 |         600 || B             |                3 |              6 |           4 |         600 || B             |                3 |              6 |           5 |         600 || B             |                3 |              6 |           6 |         600 || C             |                2 |              2 |           4 |         700 || C             |                2 |              3 |           4 |         700 || C             |                2 |              4 |           4 |         700 |+---------------+------------------+----------------+-------------+-------------+最好的方法是什么？我在考慮應(yīng)用功能，像這樣：def repeat(a):    if (a['price_start_week']>a['price_end_week']):        return a['price_start_week']-a['price_end_week']    ...df['actual_week']=df.apply(repeat, axis=0)