Pandas dataframe で行をレプリケートする方法

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の各行を何度も複製できます。

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

NumPyrepeat ()関数の 2 番目の引数の数値は、各行を複製する回数を指定します。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas DataFrame での行の複製

さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

次の構文を使用して、DataFrame の各行を 3 回複製できます。

 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

新しい DataFrame には、元の DataFrame の各行が含まれており、それぞれ 3 回複製されます。

インデックス値もリセットされていることに注意してください。

インデックス値の範囲は 0 ～ 17 になりました。

注: NumPyrepeat ()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

パンダ: 2 つの列の違いを見つける方法
パンダ: 2 つの線の違いを見つける方法
パンダ: 列を名前で並べ替える方法