如何在Python数据帧中的每行下添加24行

原始数据帧：

a1 a2 a3 a4 a5 a6
b1 b2 b3 b4 b5 b6

新数据帧：

a1 a2 a3 a4 a5 a6
（第一个空行）
（第二空行）
…
（第24个空行）
b1 b2 b3 b4 b5 b6
（第一个空行）
（第二空行）
…
（第24空行）

问题是：如何执行上述转换？非常感谢。

使用：

print (df)
    0   1   2   3   4   5
0  a1  a2  a3  a4  a5  a6
1  b1  b2  b3  b4  b5  b6

首先按重复值的数量将多个索引值合并，然后与

np.arange

一起使用：

N = 5
df.index = df.index * (N + 1)
df = df.reindex(np.arange(df.index.max() + N + 1))
print (df)
      0    1    2    3    4    5
0    a1   a2   a3   a4   a5   a6
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
6    b1   b2   b3   b4   b5   b6
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

编辑：

---

---

使用：

首先按重复值的数量将多个索引值合并，然后与

np.arange

一起使用：

N = 5
df.index = df.index * (N + 1)
df = df.reindex(np.arange(df.index.max() + N + 1))
print (df)
      0    1    2    3    4    5
0    a1   a2   a3   a4   a5   a6
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
6    b1   b2   b3   b4   b5   b6
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

编辑：

---

---

---

要添加空行，可以使用以下说明：

your_dataframe=your_dataframe.append（{}，ignore_index=True）

要执行请求的转换，因为我不知道数据是如何形成的，也不知道它是如何索引的，我建议您创建一个新的空数据帧

对于每个初始数据帧条目，您应该将其插入到新的数据帧条目中，并按照我所描述的那样，将一个空行追加24次

下面是一个如何执行的示例：

##使用您自己的数据
数据=['a1'，a2'，a3'，a4'，a5'，a6'，['b1'，b2'，b3'，b4'，b5'，b6']]
###在数据帧中加载数据
df=pd.DataFrame（数据）
##创建空数据帧
df2=pd.DataFrame（）
##使用初始数据帧长度执行行迭代
长度=长度（测向索引）
##对于初始数据帧的每行
对于范围内的i（0，长度）：
##将当前行追加到新数据帧
df2=df2.append（df[i:i+1]，ignore_index=True）
##添加24个空行
对于范围（0,25）内的j：
df2=df2.append（{}，ignore_index=True）

因此，如果您的初始数据帧类似于：

01123445
0 a1 a2 a3 a4 a5 a6
1 b1 b2 b3 b4 b5 b6

执行脚本后，它将输出：

01123445
0 a1 a2 a3 a4 a5 a6
1楠楠楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠楠
3楠楠楠楠楠楠
...
25楠楠楠楠楠
26 b1 b2 b3 b4 b5 b6
27楠楠楠楠楠
...
49楠楠楠楠楠
50楠楠楠楠楠
51楠楠楠楠楠楠

要添加空行，可以使用以下说明：

your_dataframe=your_dataframe.append（{}，ignore_index=True）

要执行请求的转换，因为我不知道数据是如何形成的，也不知道它是如何索引的，我建议您创建一个新的空数据帧

对于每个初始数据帧条目，您应该将其插入到新的数据帧条目中，并按照我所描述的那样，将一个空行追加24次

下面是一个如何执行的示例：

##使用您自己的数据
数据=['a1'，a2'，a3'，a4'，a5'，a6'，['b1'，b2'，b3'，b4'，b5'，b6']]
###在数据帧中加载数据
df=pd.DataFrame（数据）
##创建空数据帧
df2=pd.DataFrame（）
##使用初始数据帧长度执行行迭代
长度=长度（测向索引）
##对于初始数据帧的每行
对于范围内的i（0，长度）：
##将当前行追加到新数据帧
df2=df2.append（df[i:i+1]，ignore_index=True）
##添加24个空行
对于范围（0,25）内的j：
df2=df2.append（{}，ignore_index=True）

因此，如果您的初始数据帧类似于：

01123445
0 a1 a2 a3 a4 a5 a6
1 b1 b2 b3 b4 b5 b6

执行脚本后，它将输出：

01123445
0 a1 a2 a3 a4 a5 a6
1楠楠楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠楠
3楠楠楠楠楠楠
...
25楠楠楠楠楠
26 b1 b2 b3 b4 b5 b6
27楠楠楠楠楠
...
49楠楠楠楠楠
50楠楠楠楠楠
51楠楠楠楠楠楠

谢谢您的回答。它可以工作，但所有整数输入都变成小数点后1位的值。如何解决这个问题？@CharlesYeung-列中的所有值在原始数据中都是整数？其中一些是整数integers@Charles由于您现在正在向列中引入

NaN

值，因此该列中的其他数值必须是

float

s-它们不能再是

int

s…@jezrael nice。。。没有意识到关于

Int64

。。。我当然可以在将来使用它，但我想我会等到它没有带有“实验性”的横幅：）谢谢你的回答。它可以工作，但所有整数输入都变成小数点后1位的值。如何解决这个问题？@CharlesYeung-列中的所有值在原始数据中都是整数？其中一些是整数integers@Charles由于您现在正在向列中引入

NaN

值，因此该列中的其他数值必须是

float

s-它们不能再是

int

s…@jezrael nice。。。没有意识到关于

Int64

。。。当然可以在将来使用它，但我想我会等到它上面没有“实验性”横幅：）正如我所说的，给定的istruction允许在数据帧的末尾添加一个空行。为了执行请求的操作，他可以按照我描述的方式使用此指令：创建一个新的dataframe，在原始dataframe上迭代，对于每个找到的条目，将条目附加到新dataframe，并附加24个空条目。不是最上等的，也不是最有效的，但它很有效。@jezrael根据要求更新了答案。希望现在更清楚。正如我所说的，给定的指令允许在数据帧的末尾添加一个空行。为了执行请求的操作，他可以按照我描述的方式使用此指令：创建一个新的dataframe，在原始dataframe上迭代，对于每个找到的条目，将条目附加到

N = 5
df.index = df.index * (N + 1)
df = df.reindex(np.arange(df.index.max() + N + 1))
print (df)
      0    1    2    3    4    5
0    a1  2.0   a3   a4   a5  6.0
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
6    b1  2.0   b3   b4   b5  6.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

def convert_int_with_NaNs(x):
    try:
        return x.astype('Int64')
    except Exception:
        return x

df = df.apply(convert_int_with_NaNs)
print (df)
      0    1    2    3    4    5
0    a1    2   a3   a4   a5    6
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
6    b1    2   b3   b4   b5    6
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN