Come replicare le righe in un pandas dataframe

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per replicare ciascuna riga di un DataFrame panda un numero di volte:

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

Il numero nel secondo argomento della funzione NumPy ripeti() specifica il numero di volte per replicare ciascuna riga.

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: replica di righe in un DataFrame Pandas

Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di 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

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per replicare ogni riga del DataFrame tre volte:

 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

Il nuovo DataFrame contiene ciascuna delle righe del DataFrame originale, replicate tre volte ciascuna.

Da notare che anche i valori dell’indice sono stati reimpostati.

I valori dell’indice ora vanno da 0 a 17.

Nota : puoi trovare la documentazione completa per la funzione NumPy Repeat() qui .

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni nei panda:

Panda: come trovare la differenza tra due colonne
Panda: come trovare la differenza tra due linee
Panda: come ordinare le colonne per nome