如何在 python dataframe 的列上编写和循环列表？

Question

list = [a, b, c, d, e, f, g, h]

如何在 python dataframe 中的特定列上编写和循环上述列表，这样结果将是......

Dataframe：

N 列（例如）

a   
b   
c   
d  
e  
f  
g  
h  
a  
b  
c  
d  
e  
f  
g  
h  
...  
(many times)   
...  
a  
b  
c  
d  
e  
f  
g  
h 

或者，有没有其他方法可以在不需要使用list的情况下执行上述转换？ 非常感谢。

Answer 1

times变量是您想要重复的次数。 尝试以下操作：

import pandas as pd

letters = 'abcdefgh'
times = 4
df = pd.DataFrame({'Column Name': [x for x in letters]*times})
print(df)

或这个：

import pandas as pd
from string import ascii_lowercase

times = 4
df = pd.DataFrame({'Column Name': [x for x in ascii_lowercase[:8]]*times})
print(df)

ascii_lowercase返回字母表中的所有字母。

Answer 2

您可以使用list * n重复列表，其中 n 是它重复的次数。 然后将其分配给 dataframe 'Column N' ，例如：

import pandas as pd
list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']

df = pd.DataFrame()
df['Column N'] = list * 5
print(df)

Answer 3

首先不要使用list作为变量名，因为builtin （python 代码字），然后重复使用numpy.tile ：

import numpy as np

L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
N =  2
df = pd.DataFrame({'col': np.tile(L, N)})
print (df)
   col
0    a
1    b
2    c
3    d
4    e
5    f
6    g
7    h
8    a
9    b
10   c
11   d
12   e
13   f
14   g
15   h

Answer 4

import pandas as pd
import numpy as np
print(pd.DataFrame(columns=['column name'],data= ['1', np.nan, 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']*5))