Hoe rijen te repliceren in een pandas dataframe

U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om elke rij van een Panda DataFrame een aantal keren te repliceren:

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

Het getal in het tweede argument voor de functie NumPy repeat() specificeert het aantal keren dat elke regel moet worden gerepliceerd.

Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld: rijen repliceren in een Pandas DataFrame

Stel dat we het volgende panda’s DataFrame hebben dat informatie bevat over verschillende basketbalspelers:

 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

We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om elke rij van het DataFrame drie keer te repliceren:

 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

Het nieuwe DataFrame bevat elk van de rijen uit het oorspronkelijke DataFrame, elk drie keer gerepliceerd.

Merk op dat ook de indexwaarden zijn gereset.

Indexwaarden variëren nu van 0 tot 17.

Opmerking : u kunt hier de volledige documentatie voor de NumPy repeat() -functie vinden.

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:

Panda’s: hoe u het verschil tussen twee kolommen kunt vinden
Panda’s: hoe je het verschil tussen twee lijnen kunt vinden
Panda’s: kolommen op naam sorteren