如何在Pandas中根据列值重复数据行？

你可以通过以下两种简洁的方式实现需求：

方法一：使用repeat + loc（高效推荐） #

利用索引重复提取对应行，再移除不需要的value列：

import pandas as pd

df = { "id" : ["apple", "potato","lemon"],"som" : [4, 2, 7] , "value" : [1, 2, 4]}
df = pd.DataFrame(df)

# 根据value列的值重复每行
results_df = df.loc[df.index.repeat(df['value'])]
# 删除value列并重置索引
results_df = results_df.drop('value', axis=1).reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(results_df)

方法二：使用apply + explode #

先将需要保留的列转为对应长度的列表，再展开列表：

import pandas as pd

df = { "id" : ["apple", "potato","lemon"],"som" : [4, 2, 7] , "value" : [1, 2, 4]}
df = pd.DataFrame(df)

# 将id和som列转换为对应value长度的列表
df['id'] = df.apply(lambda row: [row['id']] * row['value'], axis=1)
df['som'] = df.apply(lambda row: [row['som']] * row['value'], axis=1)

# 展开列表并清理列
results_df = df.explode(['id', 'som']).drop('value', axis=1).reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(results_df)

两种方法最终都会得到你期望的结果，其中方法一的性能更优，适合处理大规模数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vojtam