So replizieren sie zeilen in einem pandas dataframe

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um jede Zeile eines Pandas-DataFrame mehrmals zu replizieren:

 #replicate each row 3 times
df_new = pd. DataFrame ( np.repeat ( df.values , 3 ,axis= 0 ))

Die Zahl im zweiten Argument der NumPy-Funktion „repeat()“ gibt an, wie oft jede Zeile repliziert werden soll.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Replizieren von Zeilen in einem Pandas DataFrame

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über verschiedene Basketballspieler enthält:

 import pandas as pd

#create dataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   ' points ': [18, 20, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 5],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 20 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 5 5

Wir können die folgende Syntax verwenden, um jede Zeile des DataFrame dreimal zu replizieren:

 import numpy as np

#define new DataFrame as original DataFrame with each row repeated 3 times
df_new = pd. DataFrame ( np.repeat ( df.values , 3 ,axis= 0 ))

#assign column names of original DataFrame to new DataFrame
df_new. columns = df. columns

#view new DataFrame
print (df_new)

   team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 A 18 5 11
2 A 18 5 11
3 B 20 7 8
4 B 20 7 8
5 B 20 7 8
6 C 19 7 10
7 C 19 7 10
8 C 19 7 10
9 D 14 9 6
10 D 14 9 6
11 D 14 9 6
12 E 14 12 6
13 E 14 12 6
14 E 14 12 6
15 F 11 5 5
16 F 11 5 5
17 F 11 5 5

Der neue DataFrame enthält alle Zeilen des ursprünglichen DataFrame, jeweils dreimal repliziert.

Beachten Sie, dass auch die Indexwerte zurückgesetzt wurden.

Die Indexwerte liegen jetzt zwischen 0 und 17.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation für die NumPy-Funktion „repeat()“ finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

Pandas: So finden Sie den Unterschied zwischen zwei Spalten
Pandas: So finden Sie den Unterschied zwischen zwei Linien
Pandas: So sortieren Sie Spalten nach Namen