在 pandas 中根据列值重复数据框中的行

有时，我们需要根据一个数据框中的某一列的值来重复该行，这在数据清洗和处理时很常见。Pandas 提供了许多方法来实现这一目标。本文将介绍如何在 Pandas 中根据列值重复数据框中的行。

方法一：使用 .loc()

使用 .loc() 方法可以轻松实现根据列值重复数据框中的行。

首先，我们先创建一个示例数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'age': [25, 32, 18, 47, 23],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
})

现在，我们想根据 gender 列的值将数据框中的行重复。我们可以使用以下代码：

df.loc[df.index.repeat(df['gender'].map(len))]

上述代码中，.loc() 方法对 df 数据框进行索引，然后使用 repeat() 方法和 map() 方法将选定的列 gender 中每个元素的长度乘以每个索引的个数来重复选定的行。

方法二：使用 .iloc()

使用 .iloc() 方法也可以实现同样的功能。

df.iloc[df.index.repeat(df['gender'].map(len))]

这段代码的原理与 .loc() 方法相同，只是使用了 .iloc() 方法来完成索引。

方法三：使用 numpy.repeat()

还可以使用 numpy 库中的 repeat() 方法来实现相同的目标。

import numpy as np

df.reindex(np.repeat(df.index.values, df['gender'].str.len()))

我们使用 numpy 库中的 repeat() 方法并使用 str.len() 方法获取 gender 列的长度。使用 .reindex() 方法来重复选定的行。

总结

在 Pandas 中，有很多种方法可以实现根据列值重复数据框中的行。本文介绍了三种最常用的方法，分别是使用 .loc() 方法、.iloc() 方法和 numpy.repeat() 方法。掌握了这些方法，我们可以更灵活地处理和清洗数据。