每前 n 行重复 m 次答案

【问题标题】：Repeat every first n rows m times每前 n 行重复 m 次
【发布时间】：2020-08-07 18:41:18
【问题描述】：

这是一个非常简单的问题，如果有没有使用循环的简单技术，如果可能的话，我正在徘徊，它必须已经在某个地方得到了回答，但我找不到它。我有一个 1014 行的数据框，我想要做的是重复前 6 行 n 次，然后在前 6 行之后重复 6 行 n 次，同样每 6 行重复一次

假设一个简单的例子

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1,2,9,2,3,1,2,4], 
                   'Y': [6,7,8,9,0,4,6,7]})

让我们每两行重复 3 次。（示例前 2 行和后 2 行重复 3 次）所以我想要得到的是

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1,2,1,2,1,2,9,2,9,2,9,2], 
                   'Y': [6,7,6,7,6,7,8,9,8,9,8,9]})

【问题讨论】：

到目前为止你尝试了什么？

标签： python pandas dataframe repeat

【解决方案1】：

如果您需要重复某些数据行，在您的应用程序需要它的任何地方这样做不是更好吗？

为了它的价值，下面在第二个位置重复了两行数据框。

您可以创建一个循环，每隔 n 行重复此过程。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1,2,9,2,3,1,2,4], 
                   'Y': [6,7,8,9,0,4,6,7]}) 

print(pandasql.sqldf("select * from df", locals()))

df = pd.concat([df.iloc[:2], df[1:3], df.iloc[2:]]).reset_index(drop=True)

print(pandasql.sqldf("select * from df", locals()))

【讨论】：

感谢您的洞察力......是的，我有很多数据文件应该完成，所以我已经有很多循环，所以一直在徘徊以避免循环，但再次感谢您的洞察力

【解决方案2】：

这是一种分组复制的方法：

# create group id
df['grp'] = df.groupby(df.index % 2).cumcount()

# duplicate group
df = (df
      .query("grp <= 1") # take first two groups
      .groupby('grp', as_index=False)
      .apply(lambda x: x.append(x)) # duplicate group
      .reset_index(drop=True)
      .drop("grp", axis=1))

print(df)

   X  Y
0  1  6
1  2  7
2  1  6
3  2  7
4  9  8
5  2  9
6  9  8
7  2  9

【讨论】：