如何用更少代码从DataFrame指定行生成n行相同的新DataFrame？

以下几种方法都能在更少代码行数内完成需求，同时避免低效的循环操作：

• 方法一：通过pd.concat拼接重复的单行DataFrame

new_df = pd.concat([df.iloc[[idx]]] * n, ignore_index=True)

用df.iloc[[idx]]取出目标行并保持为DataFrame格式，将其重复n次后拼接，ignore_index=True用于重置新DataFrame的索引。

• 方法二：使用repeat方法复制行

new_df = df.iloc[idx:idx+1].repeat(n).reset_index(drop=True)

先通过切片idx:idx+1获取单行DataFrame，调用repeat(n)实现行重复，最后用reset_index(drop=True)清理原索引，生成连续的新索引。

• 方法三：直接构造新DataFrame

new_df = pd.DataFrame([df.iloc[idx].values] * n, columns=df.columns)

提取目标行的数值数组并重复n次作为数据，同时指定原DataFrame的列名，直接生成新的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Simon Chemnitz-Thomsen