python - 按列值复制 Pandas 数据框中的行并添加具有重复索引的新列

Question

我的问题与有人提出的问题类似 here .我有一个数据框，我想重复数据框的每一行 k 次。与此同时，我还想创建一个值 0 到 k-1 的列。所以

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={
  'id': ['A', 'B', 'C'],
  'n' : [  1,   2,   3],
  'v' : [ 10,  13,   8]
})

what_i_want = pd.DataFrame(data={
  'id': ['A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
  'n' : [ 1, 2, 2, 3, 3, 3],
  'v' : [ 10,  13, 13, 8, 8, 8],
  'repeat_id': [0, 0, 1, 0, 1, 2]
})

下面的命令完成了一半的工作。我正在寻找添加 repeat_id 列的 pandas 方法。

df.loc[df.index.repeat(df.n)]

Answer 1

使用GroupBy.cumcount和 copy为避免 SettingWithCopyWarning:

如果稍后修改 df1 中的值，您会发现修改不会传播回原始数据 (df)，并且 Pandas 会发出警告。

df1 = df.loc[df.index.repeat(df.n)].copy()
df1['repeat_id'] = df1.groupby(level=0).cumcount()
df1 = df1.reset_index(drop=True)
print (df1)
  id  n   v  repeat_id
0  A  1  10          0
1  B  2  13          0
2  B  2  13          1
3  C  3   8          0
4  C  3   8          1
5  C  3   8          2