Python 将数据帧的每一行重复N次以创建新的数据帧（N由另一列定义）

说到熊猫，我是一个初学者，最近我遇到了一个用MS Excel无法解决的问题。我有一个数据帧df，如：

    Jobtype  JobCount Degree
0   BI Analyst  3     Winf
1   BI Analyst  2     Wing
2   BI Analyst  5     Wiwi
3   Marketing   1     Winf
4   Marketing   2     Wing
5   Marketing   6     Wiwi

（旁注：这些是学位的德语缩写）

我要做的是创建一个新的空数据框，其中的“JobType”和“Degree”列具有相同的值，但不是“JobCount”列，而是将相同的行添加到新的空数据框中。例如，我希望有一个新的数据帧，如下所示：

    Jobtype     Studiengang
0   BI Analyst  Winf
1   BI Analyst  Winf
2   BI Analyst  Winf
3   BI Analyst  Wing
4   BI Analyst  Wing
...

因此，将一行JobCount times复制到新的数据帧中，而不在其中包含JobCount列（JobCount times表示该特定行中的JobCount值）。我确实解决了这个问题，但我花了太长时间，我不认为我的解决方案是正确的，必须有一个更简单的方法来解决，因此我请求帮助，因为我找不到合适的解决方案

我的代码（有效但太复杂了）：

df=pd.read_csv（“tete.csv”，sep=“；”）
cols=[“工作类型”，“学位”]
new=pd.DataFrame（columns=cols）
df_row_count=范围（0，len（df.index））
新行计数=0
对于df_行中的i_计数：
作业计数=0
当作业计数

让我们尝试

重复
和
重新索引
：

(df.drop('JobCount', 1)
   .reindex(df.index.repeat(df['JobCount']))
   .reset_index(drop=True))

或者，如果您想要稍短一点的内容，可以在重复时弹出：

(df.reindex(df.index.repeat(df.pop('JobCount')))
   .reset_index(drop=True))

使用numpy repeat创建与原始列名称相同的新datframe，并删除列JobCount

 import numpy as np
newdf = pd.DataFrame(np.repeat(df.values,df.JobCount,axis=0), columns=df.columns).drop(columns=['JobCount'])#Replicate rows as per condition


    Jobtype   Degree
0   BIAnalyst   Winf
1   BIAnalyst   Winf
2   BIAnalyst   Winf
3   BIAnalyst   Wing
4   BIAnalyst   Wing
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10  Marketing   Winf
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很遗憾，我不知道Numpy图书馆，但我会调查它！谢谢，我会仔细看看这些代码，谢谢@有趣的是，这个答案不需要输入numpy就可以实现，我为它的结果感到骄傲，只是说。
       Jobtype Degree
0   BI Analyst   Winf
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2   BI Analyst   Winf
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 import numpy as np
newdf = pd.DataFrame(np.repeat(df.values,df.JobCount,axis=0), columns=df.columns).drop(columns=['JobCount'])#Replicate rows as per condition


    Jobtype   Degree
0   BIAnalyst   Winf
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