Jak replikować wiersze w ramce danych pandas
Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby wielokrotnie replikować każdy wiersz ramki DataFrame pandy:
#replicate each row 3 times df_new = pd. DataFrame ( np.repeat ( df.values , 3 ,axis= 0 ))
Liczba w drugim argumencie funkcji NumPy Repeat() określa liczbę powtórzeń każdej linii.
Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.
Przykład: replikacja wierszy w ramce danych Pandas
Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych pand, która zawiera informacje o różnych koszykarzach:
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
Możemy użyć następującej składni, aby trzykrotnie zreplikować każdy wiersz DataFrame:
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
Nowa ramka DataFrame zawiera każdy wiersz z oryginalnej ramki DataFrame, każdy zreplikowany trzykrotnie.
Należy pamiętać, że wartości indeksów również zostały zresetowane.
Wartości indeksów wahają się teraz od 0 do 17.
Uwaga : pełną dokumentację funkcji NumPy Repeat() znajdziesz tutaj .
Dodatkowe zasoby
Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:
Pandy: jak znaleźć różnicę między dwiema kolumnami
Pandy: jak znaleźć różnicę między dwiema liniami
Pandy: jak sortować kolumny według nazwy