Python 按行垂直扩展数据帧并保持相同值的有效方法？

我在kaggle上做这个教育挑战

培训集是一些产品的每日销售额文件，我们需要预测的测试集是11月份类似产品的销售额。 现在，我想使用我的模型进行每日预测，从而将每行的测试数据集扩展30。 我有以下代码：

for row in test.itertuples():
    df = pd.DataFrame(index = nov15, columns = test.columns)
    df['shop_id'] = row.shop_id
    df['item_category_id'] = row.item_category_id
    df['item_price'] = row.item_price
    df['item_id'] = row.item_id
    df = df.reset_index()
    df.columns = ['date', 'item_id', 'shop_id', 'item_category_id', 'item_price']
    df = df[train.columns]
    tt = pd.concat([tt, df])

2015年11月

的日期范围为2015年11月1日至2015年11月30日

tt

只是一个空数据集，我通过将它扩展30行（11月1日到30日）来填充测试集中的每一行

test

是我从中复制行的原始数据帧

它可以运行，但需要几个小时才能完成。 了解大熊猫并从以前的经验中学习，这可能是一种有效的方法

谢谢你的帮助

所以我找到了一种“更”有效的方法，然后Reddit's r/learnpython的人告诉了我正确和最有效的方法。 上述困境很容易通过函数解决

这两行代码与我上面所做的一样，但只需几秒钟：

test['date'] = [nov15 for _ in range(len(test))]
test = test.explode('date')

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现在，我的更有效的方法或第二种解决方案是简单地制作30份数据框副本，并添加一列“日期”。

我想我知道您想要实现什么，但您能否发布一些示例数据的前后信息以帮助澄清？