Python 如何为列中的新值复制pd.Dataframe中的值

假设我有数据帧

   A B C id
0  1 2 3 1
1  2 3 4 1

给定了

id

的值列表，例如

[1,2,3]

如何获取

   A B C id
0  1 2 3 1
1  2 3 4 1
2  1 2 3 2
3  2 3 4 2
4  1 2 3 3
5  2 3 4 3

---

以最方便有效的方式？

尝试重复索引，然后重复id列表：

id_list = [1,2,3]

(df.loc[df.index.repeat(len(id_list))]
   .assign(id=np.repeat(id_list, len(df)))
)

输出：

   A  B  C  id
0  1  2  3   1
0  1  2  3   1
0  1  2  3   2
1  2  3  4   2
1  2  3  4   3
1  2  3  4   3

另一种技巧（仅用于学习目的，没有效率）：

concat，然后将

id

与list元素组合在一起

idx = [1,2,3]
y = pd.concat([df]*len(idx))
y.assign(id=y.groupby(y.index)['id'].transform(lambda x:x.mul(idx))).reset_index(drop=True)

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A. B C 身份证件 0 1. 2. 3. 1. 1. 2. 3. 4. 1. 2. 1. 2. 3. 2. 3. 2. 3. 4. 2. 4. 1. 2. 3. 3. 5. 2. 3. 4. 3.