有時候，我們需要根據某列的分成多列，那么，有些列就需要重復多次，比如說：
newvalues=np.dstack((np.repeat(t.reportno.values,list(map(len,t.data_list.values))),np.concatenate(t.data_list.values))) pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=['reportno','data_list']) #看看這個repeat list(map(len,t.data_list.values)) #[4, 4, 4, 18, 4, 24, 13, 4, 64, 24, 18, 4, 7, 13, 17]
numpy.repeat()
我們下面看一下函數
numpy.repeat(a, repeats, axis=None)
參數：
a：array_like ，需要重復的數據
repeats：int or array of ints，每個元素的重復次數。可以是list，比如上面的
axis：int, 可選，axis=None（默認）時候就會flatten當前矩陣，實際上就是變成了一個行向量，axis=0,沿着y軸復制，實際上增加了行數，axis=1,沿着x軸復制，實際上增加列數
例子：
#3重復4次 np.repeat(3, 4) #array([3, 3, 3, 3]) #重復2次，注意不是1234,1234 x = np.array([[1,2],[3,4]]) np.repeat(x, 2) #array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) #增加列數 np.repeat(x, 3, axis=1) ''' array([[1, 1, 1, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 4, 4, 4]]) ''' #增加行數，1相當於原來的值，重復一次就是原來的值 np.repeat(x, [1, 2], axis=0) ''' array([[1, 2], [3, 4], [3, 4]]) '''
官網：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html
pandas.Series.repeat
我們一般這樣使用
df.col.repeat(n)
其中n和上面的repeats參數一樣，還有axis不需要填