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。