根據列值重復 pandas DataFrame 中的行

Question

我有以下 df：

code . role    . persons
123 .  Janitor . 3
123 .  Analyst . 2
321 .  Vallet  . 2
321 .  Auditor . 5

第一行意味着我有 3 個人扮演看門人的角色。 我的問題是我需要為每個人安排一行。 我的 df 應該是這樣的：

df:

code . role    . persons
123 .  Janitor . 3
123 .  Janitor . 3
123 .  Janitor . 3
123 .  Analyst . 2
123 .  Analyst . 2
321 .  Vallet  . 2
321 .  Vallet  . 2
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5

我怎么能用 pandas 做到這一點？

Answer 1

reindex + repeat

df.reindex(df.index.repeat(df.persons))
Out[951]: 
   code  .     role ..1  persons
0   123  .  Janitor   .        3
0   123  .  Janitor   .        3
0   123  .  Janitor   .        3
1   123  .  Analyst   .        2
1   123  .  Analyst   .        2
2   321  .   Vallet   .        2
2   321  .   Vallet   .        2
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5

PS：您可以添加.reset_index(drop=True)以獲取新索引

Answer 2

Wen 的解決方案非常好且直觀。 這是另一種選擇，在df.values上調用repeat 。

df

   code     role  persons
0   123  Janitor        3
1   123  Analyst        2
2   321   Vallet        2
3   321  Auditor        5


pd.DataFrame(df.values.repeat(df.persons, axis=0), columns=df.columns)

   code     role persons
0   123  Janitor       3
1   123  Janitor       3
2   123  Janitor       3
3   123  Analyst       2
4   123  Analyst       2
5   321   Vallet       2
6   321   Vallet       2
7   321  Auditor       5
8   321  Auditor       5
9   321  Auditor       5
10  321  Auditor       5
11  321  Auditor       5

Answer 3

沒有足夠的聲譽發表評論，但基於@cs95 的回答和@lmiguelvargasf 的評論，可以使用以下方式保留 dtypes：

pd.DataFrame(
    df.values.repeat(df.persons, axis=0),
    columns=df.columns,
).astype(df.dtypes)

Answer 4

您可以應用 Series 方法repeat ：

df = pd.DataFrame({'col1': [2, 3],
                   'col2': ['a', 'b'],
                   'col3': [20, 30]})

df.apply(lambda x: x.repeat(df['col1']))
# df.apply(pd.Series.repeat, repeats=df['col1'])

或 numpy function repeat ：

df.apply(np.repeat, repeats=df['col1'])

Output：

   col1 col2  col3
0     2    a    20
0     2    a    20
1     3    b    30
1     3    b    30
1     3    b    30