Python Pandas-给定此列的阈值，根据列值创建重复行

我有一个数据框：

A    B     C
20   6     7 
5    3.8   9
34   4     1

如果A中的值大于10，我想创建重复的行。 因此，数据帧最终应如下所示：

A    B     C
10   6     7
10   6     7
5    3.8   9
10   4     1
10   4     1
10   4     1
4    4     1

熊猫有没有办法优雅地做到这一点？或者我必须在行上循环并手动执行。。？ 我已经浏览了StackOverflow上的类似查询，但没有一个查询完全符合我的要求。

使用：

#create default index
df = df.reset_index(drop=True)

#get floor and modulo divisions
a = df['A'] // 10 
b = (df['A'] % 10)

#repeat once if not 0
df2 = df.loc[df.index.repeat(b.ne(0).astype(int))]
#repplace values of A with map by index 
df2['A'] = df2.index.map(b.get)

#repeat with assign scalar 10
df1 = df.loc[df.index.repeat(a)].assign(A=10)

#join together, sort index and create default RangeIndex
df = df1.append(df2).sort_index().reset_index(drop=True)
print (df)
    A    B  C
0  10  6.0  7
1  10  6.0  7
2   5  3.8  9
3  10  4.0  1
4  10  4.0  1
5  10  4.0  1
6   4  4.0  1

---

我的python在到达df2=df.loc[df.index.repeat（b.ne（0.astype（int））]行时挂断了，知道为什么吗？第一个解决方案如何工作

df2=df.loc[df.index.repeat（b.clip_upper（1））]

？@Ravikumar-好，如果使用

df=df.reset_index（drop=True）

作为第一步，它是如何工作的？什么是

打印（df.head（）.to_dict（））

？数据是机密的吗？事实上，我犯了一个愚蠢的错误，a中的值大约为10^5，所以很明显这需要时间，因为我没有更改阈值。