Python 重复值

在熊猫身上有没有更惯用的方法

我想为长度为2000的索引设置一个重复整数1到48的列：

df = pd.DataFrame(np.zeros((2000, 1)), columns=['HH'])
h = 1

for i in range(0,2000) :
    df.loc[i,'HH'] = h
    if h >=48 : h =1
    else : h += 1

---

以下是更直接、更快捷的方法：

pd.DataFrame(np.tile(np.arange(1, 49), 2000 // 48 + 1)[:2000], columns=['HH'])

---

具体步骤如下：

np.arange（1,49）

创建一个从

1

到

48

的数组（包括在内）

np.tile（A，N）

重复数组

A

N

次，因此在本例中，您得到

[1 2 3…48 1 2 3…48…1 2 3…48]

。您应该重复数组

2000//48+1

次，以获得至少2000个值

[：2000]

从生成的数组中检索2000个第一个值以创建数据帧

---

以下是更直接、更快捷的方法：

pd.DataFrame(np.tile(np.arange(1, 49), 2000 // 48 + 1)[:2000], columns=['HH'])

---

具体步骤如下：

np.arange（1,49）

创建一个从

1

到

48

的数组（包括在内）

np.tile（A，N）

重复数组

A

N

次，因此在本例中，您得到

[1 2 3…48 1 2 3…48…1 2 3…48]

。您应该重复数组

2000//48+1

次，以获得至少2000个值

[：2000]

从生成的数组中检索2000个第一个值以创建数据帧

即，附加2个数组：

（1）

np.tile（范围（1,49），int（2000/48））

（2）

范围（1，np.mod（2000,48）+1）

以及从相应的字典构造

数据帧

即，附加2个数组：

（1）

np.tile（范围（1,49），int（2000/48））

（2）

范围（1，np.mod（2000,48）+1）

---

并从相应的字典中构造数据帧。

很好的解释。谢谢你的解释。谢谢

>>> r = np.tile(l, 2000 // 48 + 1)
>>> r
array([ 1,  2,  3, ..., 46, 47, 48])
>>> r.shape # The array is slightly larger than 2000
(2016,)

>>> d = pd.DataFrame(r[:2000], columns=['HH'])

df = pd.DataFrame({'HH':np.append(np.tile(range(1,49),int(2000/48)), range(1,np.mod(2000,48)+1))})

len(np.tile(range(1,49),int(2000/48)))
1968

len(range(1,np.mod(2000,48)+1))
32