根据列值在pandas DataFrame中重复行

Question

我有以下df:

code . role    . persons
123 .  Janitor . 3
123 .  Analyst . 2
321 .  Vallet  . 2
321 .  Auditor . 5

第一行意味着我有3个角色扮演者.我的问题是我需要每个人都有一行.我的df应该是这样的:

df:

code . role    . persons
123 .  Janitor . 3
123 .  Janitor . 3
123 .  Janitor . 3
123 .  Analyst . 2
123 .  Analyst . 2
321 .  Vallet  . 2
321 .  Vallet  . 2
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5
321 .  Auditor . 5

我怎么能用熊猫做到这一点？

Answer 1

reindex+ repeat

df.reindex(df.index.repeat(df.persons))
Out[951]: 
   code  .     role ..1  persons
0   123  .  Janitor   .        3
0   123  .  Janitor   .        3
0   123  .  Janitor   .        3
1   123  .  Analyst   .        2
1   123  .  Analyst   .        2
2   321  .   Vallet   .        2
2   321  .   Vallet   .        2
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5
3   321  .  Auditor   .        5

PS:您可以添加.reset_index(drop=True)以获取新索引

Answer 2

温的解决方案非常好,直观.这里有一个替代方案,呼吁repeat上df.values.

df

   code     role  persons
0   123  Janitor        3
1   123  Analyst        2
2   321   Vallet        2
3   321  Auditor        5


pd.DataFrame(df.values.repeat(df.persons, axis=0), columns=df.columns)

   code     role persons
0   123  Janitor       3
1   123  Janitor       3
2   123  Janitor       3
3   123  Analyst       2
4   123  Analyst       2
5   321   Vallet       2
6   321   Vallet       2
7   321  Auditor       5
8   321  Auditor       5
9   321  Auditor       5
10  321  Auditor       5
11  321  Auditor       5