Python实现DataFrame按数量拆分：每行仅保留1个数量

可以用Pandas的原生方法实现这个需求，以下两种都是简洁的Pythonic写法：

方法一：使用index.repeat #

先根据qty列的值重复对应行，再统一将qty列设为1：

import pandas as pd

# 构造输入DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Apple', 'Avocado'],
    'qty': [3, 2],
    'Price': [3.50, 1.50]
})

# 按qty值重复每行
df_expanded = df.loc[df.index.repeat(df['qty'])]
# 重置qty为1
df_expanded['qty'] = 1
# 重置索引（可选，让索引连续）
df_expanded = df_expanded.reset_index(drop=True)

print(df_expanded)

输出结果：

Name  qty  Price
0     Apple    1    3.5
1     Apple    1    3.5
2     Apple    1    3.5
3  Avocado    1    1.5
4  Avocado    1    1.5

方法二：使用explode #

先把qty列转换为对应长度的[1,1,...]列表，再展开列表：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Apple', 'Avocado'],
    'qty': [3, 2],
    'Price': [3.50, 1.50]
})

# 将qty转为包含对应数量1的列表
df['qty'] = df['qty'].map(lambda x: [1]*x)
# 展开列表并重置索引
df_expanded = df.explode('qty', ignore_index=True)

print(df_expanded)

两种方法都能高效实现需求，都是Pandas推荐的简洁写法，符合Pythonic风格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thiago Santos