Python 如何在pandas中每N行重复2列？

我有一个像这样的df

id rent place
0  Yes  colorado
0  yes  Mexico
0  yes  Brazil
1  yes  colorado
1  yes  Mexico
1  yes  Brazil
2  yes colorado
2  yes Mexico
2  yes Brazil
3  yes colorado
3  yes Mexico
3  yes Brazil

---

我需要“id”列继续增加1，“place”列中的值每隔3行重复一次。我不知道怎么做。

您可以生成一个新的，如下所示：

N = 200
from itertools import cycle    
places = cycle(["colorado", "mexico", "brazil"])

data = {"id": [j//3 for j in range(N)], "rent": True, "place": [next(places) for j in range(N)]}
df = pd.DataFrame(data)

注意，我已经用布尔值替换了

rent

，以减少出错的可能性 而不是文本。输出：

     id  rent     place
0     0  True  colorado
1     0  True    mexico
2     0  True    brazil
3     1  True  colorado
4     1  True    mexico
..   ..   ...       ...
195  65  True  colorado
196  65  True    mexico
197  65  True    brazil
198  66  True  colorado
199  66  True    mexico

或者，您可以连接dfs，然后对其进行排序：

df = pd.DataFrame()
for place in ["brazil", "colorado", "mexico"]:

    sub_df = pd.DataFrame({"id": range(N), "rent": True, "place": place})
    df = pd.concat([df, sub_df], axis=0)

df = df.sort_values(["id"])

---

您可以生成一个新的，如下所示：

N = 200
from itertools import cycle    
places = cycle(["colorado", "mexico", "brazil"])

data = {"id": [j//3 for j in range(N)], "rent": True, "place": [next(places) for j in range(N)]}
df = pd.DataFrame(data)

注意，我已经用布尔值替换了

rent

，以减少出错的可能性 而不是文本。输出：

     id  rent     place
0     0  True  colorado
1     0  True    mexico
2     0  True    brazil
3     1  True  colorado
4     1  True    mexico
..   ..   ...       ...
195  65  True  colorado
196  65  True    mexico
197  65  True    brazil
198  66  True  colorado
199  66  True    mexico

或者，您可以连接dfs，然后对其进行排序：

df = pd.DataFrame()
for place in ["brazil", "colorado", "mexico"]:

    sub_df = pd.DataFrame({"id": range(N), "rent": True, "place": place})
    df = pd.concat([df, sub_df], axis=0)

df = df.sort_values(["id"])

---

您可以逐行构建数据帧，并根据需要附加相关行

id = [0,1,2,3]
rent = [123, 'yes', 'yes']
place = ['colorado', 'Mexico', 'Brazil']
df = pd.DataFrame({'rent': [], 'place': []}, index=[])   #empty df

for i in range(len(id)):
    for j in range(len(rent)):
        df = df.append(pd.DataFrame({'rent': rent[j], 'place': place[j]}, index=[id[i]]))
df.reset_index(inplace=True)
df.rename(columns={'index': 'id'}, inplace=True)

输出df为：

   id  rent place
0   0   123 colorado
1   0   yes Mexico
2   0   yes Brazil
3   1   123 colorado
4   1   yes Mexico
5   1   yes Brazil
6   2   123 colorado
7   2   yes Mexico
8   2   yes Brazil
9   3   123 colorado
10  3   yes Mexico
11  3   yes Brazil

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您可以逐行构建数据帧，并根据需要附加相关行

id = [0,1,2,3]
rent = [123, 'yes', 'yes']
place = ['colorado', 'Mexico', 'Brazil']
df = pd.DataFrame({'rent': [], 'place': []}, index=[])   #empty df

for i in range(len(id)):
    for j in range(len(rent)):
        df = df.append(pd.DataFrame({'rent': rent[j], 'place': place[j]}, index=[id[i]]))
df.reset_index(inplace=True)
df.rename(columns={'index': 'id'}, inplace=True)

输出df为：

   id  rent place
0   0   123 colorado
1   0   yes Mexico
2   0   yes Brazil
3   1   123 colorado
4   1   yes Mexico
5   1   yes Brazil
6   2   123 colorado
7   2   yes Mexico
8   2   yes Brazil
9   3   123 colorado
10  3   yes Mexico
11  3   yes Brazil

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好啊代码是有效的，但在“实际租金”列中，一切都不一样。抱歉，应该创建更好的示例df。所以在租金栏中，既有数字也有文字。如何更改这部分代码？好的。代码是有效的，但在“实际租金”列中，一切都不一样。抱歉，应该创建更好的示例df。所以在租金栏中，既有数字也有文字。如何更改这部分代码？嗨@Lola Akinsehinwa，这是您需要的输出吗？“租金”列混合了数字和文本hi@Lola Akinsehinwa，这是您需要的输出吗？“租金”列包含数字和文本