pandas如何根据TruckNum列的值重复DataFrame对应数据行？

用pandas内置的索引重复方法就能高效实现需求，不需要写循环遍历，代码非常简洁：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "Destination": ["dest1", "dest2", "dest3", "dest4"],
    "Capacity": [1, 1, 2, 2],
    "TruckNum": [1, 2, 2, 2]
})

# 按TruckNum值重复行并整理结果
res = df.loc[df.index.repeat(df["TruckNum"])] \
        .drop("TruckNum", axis=1) \
        .reset_index(drop=True)

执行后打印res就能得到预期的输出结果：

Destination  Capacity
0       dest1         1
1       dest2         1
2       dest2         1
3       dest3         2
4       dest3         2
5       dest4         2
6       dest4         2

逻辑说明 #

• df.index.repeat(df["TruckNum"])：逐行读取TruckNum的取值n，将对应行的索引重复n次，生成新的索引序列
• df.loc[新索引序列]：按照生成的重复索引取出对应行，自动完成行重复操作
• 后续通过drop移除不需要的TruckNum列，reset_index(drop=True)重置行索引即可。

这个方法性能很好，即使是十万级以上的大数据量也能快速运行，比apply、循环之类的写法效率高很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者william007