Як копіювати рядки в pandas dataframe

Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис, щоб повторити кожен рядок pandas DataFrame кілька разів:

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

Число в другому аргументі функції NumPy repeat() визначає кількість повторів кожного рядка.

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: копіювання рядків у Pandas DataFrame

Припустімо, що у нас є такий фрейм даних pandas, який містить інформацію про різних баскетболістів:

 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

Ми можемо використати такий синтаксис, щоб повторити кожен рядок DataFrame тричі:

 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

Новий DataFrame містить кожен із рядків з оригінального DataFrame, відтворений тричі кожен.

Зверніть увагу, що значення індексу також були скинуті.

Значення індексу зараз коливаються від 0 до 17.

Примітка . Ви можете знайти повну документацію для функції повторення () NumPy тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в pandas:

Панди: як знайти різницю між двома колонками
Панди: як знайти різницю між двома лініями
Pandas: як сортувати стовпці за назвою