如何在PythonDataFrame中编写和循环列上的列表？

如何在PythonDataFrame中的特定列上编写并循环上面的列表，以便得到结果

数据帧：

第N列（例如）

---

或者，是否有其他方法可以执行上述转换而无需使用

列表

？多谢各位

times变量是要重复的次数。请尝试以下操作：

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 

或者这个：

import pandas as pd

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

---

ascii\u lowercase

返回字母表中的所有字母。

您可以使用

list*n

重复列表，其中n是它重复的次数。然后将其分配给数据帧的

'Column'

，例如：

将熊猫作为pd导入
列表=['a'，'b'，'c'，'d'，'e'，'f'，'g'，'h']
df=pd.DataFrame（）
df['Column']=列表*5
打印（df）

首先不要将

列表

用于变量名，因为

内置的
（python代码字），然后重复使用：

请不要将您的列表命名为
list
您可以使用它返回“不能将序列乘以'float'类型的非整数”，因为N列插入了value=np.nan，其中np.nan是'float'而不是'int'。在这种情况下，我想问一下如何将N列中的值更改为int？谢谢。如果数据框列中有
np.nan
，请使用
df['column'].fillna（0，inplace=True）
将
nan
值替换为
0
import pandas as pd

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

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)

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

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))