如何在Python Pandas中根据列值重复对应行

原始数据 #

A        B
0    27.9     1.0
1    20.6     1.0
2    10.3     1.0
3     0.0     1.0
4   349.7     1.0
5   339.4     2.0
6   329.1     1.0
7   318.9     1.0

需求说明 #

当B列数值大于1时，将该行重复对应次数（例如B=2.0时，额外插入一行相同内容），期望输出如下：

A       B
0    27.9     1.0
1    20.6     1.0
2    10.3     1.0
3     0.0     1.0
4   349.7     1.0
5   339.4     2.0
6   339.4     2.0  --> 此处为插入的重复行
7   329.1     1.0
8   318.9     1.0

解决方案 #

使用Pandas的repeat方法可快速实现需求，代码如下：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [27.9, 20.6, 10.3, 0.0, 349.7, 339.4, 329.1, 318.9],
    'B': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0]
})

# 按B列的整数值重复行，然后重置索引
df_repeated = df.loc[df.index.repeat(df['B'].astype(int))].reset_index(drop=True)

print(df_repeated)

代码说明 #

• df['B'].astype(int)：将B列的浮点数转为整数，确保重复次数为整数类型
• df.index.repeat(...)：生成重复后的索引序列，每个索引的重复次数对应B列的数值
• loc[...]：根据重复后的索引提取对应行数据
• reset_index(drop=True)：重置结果的索引，避免原索引重复导致的混乱

运行后即可得到符合预期的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gvsa