पंडों के डेटाफ़्रेम में पंक्तियों को कैसे दोहराया जाए

आप पांडा डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति को कई बार दोहराने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:

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

NumPy रिपीट() फ़ंक्शन के दूसरे तर्क में संख्या प्रत्येक पंक्ति को दोहराने की संख्या निर्दिष्ट करती है।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पांडास डेटाफ़्रेम में पंक्तियों की प्रतिकृति बनाना

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम है जिसमें विभिन्न बास्केटबॉल खिलाड़ियों के बारे में जानकारी है:

 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

हम डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति को तीन बार दोहराने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 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

नए डेटाफ़्रेम में मूल डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति शामिल है, प्रत्येक पंक्ति को तीन बार दोहराया गया है।

ध्यान दें कि सूचकांक मान भी रीसेट कर दिए गए हैं।

सूचकांक मान अब 0 से 17 तक हैं।

नोट : आप NumPy रिपीट() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

पांडा: दो स्तंभों के बीच अंतर कैसे पता करें
पांडा: दो रेखाओं के बीच अंतर कैसे पता करें
पांडा: कॉलम को नाम के आधार पर कैसे क्रमबद्ध करें