Python Pandas реплицирует строки в dataframe

Если данные выглядят следующим образом:

Store,Dept,Date,Weekly_Sales,IsHoliday
1,1,2010-02-05,24924.5,FALSE
1,1,2010-02-12,46039.49,TRUE
1,1,2010-02-19,41595.55,FALSE
1,1,2010-02-26,19403.54,FALSE
1,1,2010-03-05,21827.9,FALSE
1,1,2010-03-12,21043.39,FALSE
1,1,2010-03-19,22136.64,FALSE
1,1,2010-03-26,26229.21,FALSE
1,1,2010-04-02,57258.43,FALSE

И я хочу дублировать строки с IsHoliday равным TRUE, я могу сделать:

is_hol = df['IsHoliday'] == True
df_try = df[is_hol]
df=df.append(df_try*10)

Но есть ли лучший способ сделать это, поскольку мне нужно дублировать праздничные строки в 5 раз, и я должен добавить 5 раз, если вы используете это выше.

Ответ 1

Вы можете поместить df_try внутри списка, а затем сделать то, что вы имеете в виду:

>>> df.append([df_try]*5,ignore_index=True)

    Store  Dept       Date  Weekly_Sales IsHoliday
0       1     1 2010-02-05      24924.50     False
1       1     1 2010-02-12      46039.49      True
2       1     1 2010-02-19      41595.55     False
3       1     1 2010-02-26      19403.54     False
4       1     1 2010-03-05      21827.90     False
5       1     1 2010-03-12      21043.39     False
6       1     1 2010-03-19      22136.64     False
7       1     1 2010-03-26      26229.21     False
8       1     1 2010-04-02      57258.43     False
9       1     1 2010-02-12      46039.49      True
10      1     1 2010-02-12      46039.49      True
11      1     1 2010-02-12      46039.49      True
12      1     1 2010-02-12      46039.49      True
13      1     1 2010-02-12      46039.49      True

Ответ 2

Другим способом является с помощью функции concat():

import pandas as pd

In [603]: df = pd.DataFrame({'col1':list("abc"),'col2':range(3)},index = range(3))

In [604]: df
Out[604]: 
  col1  col2
0    a     0
1    b     1
2    c     2

In [605]: pd.concat([df]*3, ignore_index=True) # Ignores the index
Out[605]: 
  col1  col2
0    a     0
1    b     1
2    c     2
3    a     0
4    b     1
5    c     2
6    a     0
7    b     1
8    c     2

In [606]: pd.concat([df]*3)
Out[606]: 
  col1  col2
0    a     0
1    b     1
2    c     2
0    a     0
1    b     1
2    c     2
0    a     0
1    b     1
2    c     2

Ответ 3

Это старый вопрос, но так как он все еще находится в верхней части моих результатов в Google, здесь другой путь.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1':list("abc"),'col2':range(3)},index = range(3))

Скажем, вы хотите скопировать строки, где col1 = "b".

reps = [3 if val=="b" else 1 for val in df.col1]
df.loc[np.repeat(df.index.values, reps)]

Вы можете заменить 3 if val=="b" else 1 в интерпретации списка, другой функцией, которая может вернуть 3, если val == "b" или 4, если val == "c" и т.д., Так что это довольно гибко.

Ответ 4

df = df_try
for i in range(4):
   df = df.append(df_try)

# Here, we have df_try times 5

df = df.append(df)

# Here, we have df_try times 10

Ответ 5

Добавление и объединение в Pandas обычно происходит медленно, поэтому я рекомендую просто создать новый список строк и превратить его в кадр данных (если только не добавляется одна строка или конкатенация нескольких кадров данных).

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
[1,1,'2010-02-05',24924.5,False],
[1,1,'2010-02-12',46039.49,True],
[1,1,'2010-02-19',41595.55,False],
[1,1,'2010-02-26',19403.54,False],
[1,1,'2010-03-05',21827.9,False],
[1,1,'2010-03-12',21043.39,False],
[1,1,'2010-03-19',22136.64,False],
[1,1,'2010-03-26',26229.21,False],
[1,1,'2010-04-02',57258.43,False]
], columns=['Store','Dept','Date','Weekly_Sales','IsHoliday'])

temp_df = []
for row in df.itertuples(index=False):
    if row.IsHoliday:
        temp_df.extend([list(row)]*5)
    else:
        temp_df.append(list(row))

df = pd.DataFrame(temp_df, columns=df.columns)