如何使用Pandas按指定次数重复DataFrame行生成新表

最简实现方案 #

直接使用Pandas索引的repeat方法完成需求，代码如下：

# 对df1的每一行重复18次，重置索引后得到目标df2
df2 = df1.loc[df1.index.repeat(18)].reset_index(drop=True)

代码说明 #

• df1.index.repeat(18)会将原df1的15个索引值每个重复18次，生成总长度270的索引序列
• 用loc按生成的重复索引取数，即可得到每行重复18次的结果
• 最后调用reset_index(drop=True)重置索引为0~269的连续序列，避免索引重复带来的后续操作问题

可选实现方案 #

也可以配合Numpy的repeat方法实现，代码如下：

import numpy as np

df2 = pd.DataFrame(np.repeat(df1.values, 18, axis=0), columns=df1.columns)

结果验证 #

执行完成后调用df2.shape即可看到输出为(270, 1)，符合要求，数据顺序为原df1每行依次重复18次。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2100039