Pandas DataFrame如何沿行重复指定数字序列生成新列Y

不需要写逐行循环逻辑，用numpy向量化运算实现性能更高，两种常用写法如下：

• 方法1：索引取模法（最简洁）
  直接用行序号对5取模后加1，就能得到循环的1-5序列，不受原索引非连续、不从0开始的影响：

  import pandas as pd
  import numpy as np
  
  # 初始化带X列的DataFrame，此处用示例给出的X值
  df = pd.DataFrame({
      'X': [20,95,86,95,9,19,4,26,66,72,26,5,2,73,73,88,51]
  })
  
  # 生成循环1-5的Y列
  df['Y'] = (np.arange(len(df)) % 5) + 1
  

• 方法2：序列平铺法
  用np.tile把目标序列整体平铺到足够长度，再切片对齐DataFrame行数，适合循环不是连续数字的自定义序列场景：

  # 定义需要循环的集合
  cycle_set = [1,2,3,4,5]
  # 计算需要平铺的轮次，向上取整保证长度足够
  repeat_times = int(np.ceil(len(df) / len(cycle_set)))
  df['Y'] = np.tile(cycle_set, repeat_times)[:len(df)]
  

两种方法运行后得到的结果完全匹配预期示例：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vp_050