Panel-Daten in Python mit loop erstellen

Ich versuche, einen Panel-Datenrahmen in Python zu erstellen, zB für 5 Länder (A, B, C, D, E) mit jeweils 3 Jahren Daten (2000, 2001, 2002).

import numpy as np
import pandas as pd
df = {'id': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
 'country': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
 'year': [2000, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002, 2000, 2001, 2002]
 }
df = pd.DataFrame(df)
df

Um es auf größere Datensätze zu erweitern, versuche ich, die folgenden Codes zu verwenden, um das obige Ergebnis zu erhalten, aber es gibt mir nicht den gewünschten Datenrahmen.

n_country = 5 # number of countries
n_year = 3 # number of years of data for each country
columns = ("id", "country", "year")
n_rows = n_country*n_year
data = pd.DataFrame(np.empty(shape = (n_rows, 3)), columns = columns)
# set country numbers which will identify each country, create country id ranging from 1 to 5
country_id = range(1, 1 + n_country)
list(country_id)
# create year from 2000 to 2002
year = range(2000, 2000 + n_year)
list(year)
# create dictionary that maps from country id to country name
country_name = dict(zip(country_id, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']))
country_name
# loop starts here
i = 0
for id in country_id:
 for country in ["A", "B", "C", "D", "E"]:
 for year in [2000, 2001, 2002]:
 data.loc[i, "id"] = id
 data.loc[i, "year"] = year
 data.loc[i, "country"] = country_name[id]
 i = +1

Der resultierende Datenrahmen ist nicht beabsichtigt.

Ich würde es sehr schätzen, wenn ein Benutzer auf den Fehler in der obigen Schleife hinweisen könnte.

Danke!

Lösung des Problems

Ich würde das Produkt für das Jahr/die Länder verwenden und dann Kat.-Codes verwenden, um die Länder zu kennzeichnen.

from itertools import product
import pandas as pd
start_year = 2000
end_year = 2003
countries = ['A','B','C','D','E']
df = pd.DataFrame(list(product(range(start_year,end_year+1),countries)), columns=['year','country'])
df['id'] = df.country.astype('category').cat.codes+1
print(df)

Ausgabe

 year country id
0 2000 A 1
1 2000 B 2
2 2000 C 3
3 2000 D 4
4 2000 E 5
5 2001 A 1
6 2001 B 2
7 2001 C 3
8 2001 D 4
9 2001 E 5
10 2002 A 1
11 2002 B 2
12 2002 C 3
13 2002 D 4
14 2002 E 5
15 2003 A 1
16 2003 B 2
17 2003 C 3
18 2003 D 4
19 2003 E 5

Was Ihre aktuelle Schleife betrifft, möchten Sie vielleicht zipID und Land angeben, damit diese für jede Schleife des Jahres wiederverwendet werden, und dies muss i+=1nicht der Fall seini=+1

n_country = 5 # number of countries
n_year = 3 # number of years of data for each country
columns = ("id", "country", "year")
n_rows = n_country*n_year
data = pd.DataFrame(np.empty(shape = (n_rows, 3)), columns = columns)
# set country numbers which will identify each country, create country id ranging from 1 to 5
country_id = range(1, 1 + n_country)
list(country_id)
# create year from 2000 to 2002
year = range(2000, 2000 + n_year)
list(year)
# create dictionary that maps from country id to country name
country_name = dict(zip(country_id, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']))
country_name
# loop starts here
i = 0
for c_id,country in zip(country_id,["A", "B", "C", "D", "E"]):
 print(c_id, country)
 for year in [2000, 2001, 2002]:
 data.loc[i, "id"] = c_id
 data.loc[i, "year"] = year
 data.loc[i, "country"] = country
 i +=1