我想在下面的代碼中從 df_input 獲取 df_output。它基本上重復按日期列分組的行 2 次。還應包括重復的標簽。
import pandas as pd
df_input = pd.DataFrame( [
['01/01', '1', '10'],
['01/01', '2', '5'],
['01/02', '1', '9'],
['01/02', '2', '7'],
], columns=['date','type','value'])
df_output = pd.DataFrame( [
['01/01', '1', '10', '1'],
['01/01', '2', '5', '1'],
['01/01', '1', '10', '2'],
['01/01', '2', '5', '2'],
['01/02', '1', '9', '1'],
['01/02', '2', '7', '1'],
['01/02', '1', '9', '2'],
['01/02', '2', '7', '2'],
], columns=['date','type','value', 'repeat'])
print(df_output)
我想過按上面的日期列分組并重復行 n 次，但找不到代碼。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以GroupBy.apply按日期使用，并且pandas.concat：
N = 2
out = (df_input
.groupby(['date'], group_keys=False)
.apply(lambda d: pd.concat([d]*N))
)
輸出：
date type value
0 01/01 1 10
1 01/01 2 5
0 01/01 1 10
1 01/01 2 5
2 01/02 1 9
3 01/02 2 7
2 01/02 1 9
3 01/02 2 7
使用“重復”列：
N = 2
out = (df_input
.groupby(['date'], group_keys=False)
.apply(lambda d: pd.concat([d.assign(repeat=n 1) for n in range(N)]))
)
輸出：
date type value repeat
0 01/01 1 10 1
1 01/01 2 5 1
0 01/01 1 10 2
1 01/01 2 5 2
2 01/02 1 9 1
3 01/02 2 7 1
2 01/02 1 9 2
3 01/02 2 7 2
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