Cara mereplikasi baris di pandas dataframe

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk mereplikasi setiap baris pandas DataFrame beberapa kali:

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

Angka dalam argumen kedua pada fungsi NumPy repeat() menentukan berapa kali setiap baris direplikasi.

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh: mereplikasi baris dalam Pandas DataFrame

Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:

 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

Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk mereplikasi setiap baris DataFrame tiga kali:

 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

DataFrame baru berisi setiap baris dari DataFrame asli, masing-masing direplikasi tiga kali.

Perhatikan bahwa nilai indeks juga telah diatur ulang.

Nilai indeks sekarang berkisar dari 0 hingga 17.

Catatan : Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap untuk fungsi NumPy repeat() di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Pandas: cara mencari selisih antara dua kolom
Pandas: cara mencari perbedaan antara dua garis
Pandas: cara mengurutkan kolom berdasarkan nama