Python – 在Pandas Series中以不同的方式重复每个元素

在数据处理的过程中，经常需要对Pandas Series中的元素进行重复。常见的操作包括：

将每个元素重复k次；
将每个元素重复k次，并将重复后的结果用指定的分隔符连接起来；
将Series中的所有元素按照指定的数量进行重复，例如，重复前3个元素2次，接着重复5个元素3次等；

我们可以使用numpy库中的repeat()函数，也可以使用apply()函数和lambda表达式来实现这些操作。下面我们将分别介绍这两种方法。

示例代码

repeat()函数方法

要使用repeat()函数方法，我们只需要将Pandas Series转换为numpy数组，然后调用repeat()函数，最后再将numpy数组转换回Pandas Series即可。举个例子，我们可以将一个Series中的每个元素重复3次：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series([1,2,3,4,5])
s = pd.Series(np.repeat(s.values, 3))
print(s)

输出结果如下：

0     1
1     1
2     1
3     2
4     2
5     2
6     3
7     3
8     3
9     4
10    4
11    4
12    5
13    5
14    5
dtype: int64

在上面的代码中，我们首先创建一个Pandas Series，其中包含5个整数。然后，我们使用repeat()函数将每个元素重复3次，并将处理后的结果赋值给同一个变量s。最后，我们打印s，以检查输出结果是否正确。

除了将每个元素重复k次，我们还可以将重复后的结果用指定的分隔符连接起来。假设我们要将一个Series中的每个元素重复2次，并用逗号（,）将它们连接起来，那么我们可以使用下面的代码：

s = pd.Series([1,2,3,4,5])
s = pd.Series(np.char.join(',', np.repeat(s.astype(str), 2)))
print(s)

输出结果如下：

0    1,1
1    2,2
2    3,3
3    4,4
4    5,5
dtype: object

在上面的代码中，我们首先创建一个Pandas Series，其中包含5个整数。然后，我们使用repeat()函数将每个元素重复2次，并将处理后的结果转换成字符串。接着，我们使用np.char.join()函数将每个元素用逗号连接起来，并将处理后的结果赋值给同一个变量s。最后，我们打印s，以检查输出结果是否正确。

apply()函数方法

除了使用numpy库中的repeat()函数，我们还可以使用apply()函数和lambda表达式来实现相同的功能。apply()函数可以对Series中的每个元素应用一个函数，而lambda表达式可以快速地定义一个简单的匿名函数。

举个例子，我们可以使用apply()函数和lambda表达式将一个Series中的每个元素重复3次：

s = pd.Series([1,2,3,4,5])
s = s.apply(lambda x: [x] * 3).explode().reset_index(drop=True)
print(s)

输出结果如下：

0     1
1     1
2     1
3     2
4     2
5     2
6     3
7     3
8     3
9     4
10    4
11    4
12    5
13    5
14    5
dtype: int64

在上面的代码中，我们首先创建一个Pandas Series，其中包含5个整数。然后，我们使用apply()函数和lambda表达式将每个元素重复3次，生成一个新的Series，并将它们用explode()展开。最后，我们使用reset_index()函数将生成的Series的索引重置。

除了将每个元素重复k次，我们还可以将Series中的所有元素按照指定的数量进行重复。举个例子，我们要将一个Series中的前3个元素重复2次，将接下来的5个元素重复3次，将剩下的元素重复4次。我们可以使用如下代码实现：

s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
repeats = np.array([2,2,2,3,3,3,3,3,4,4])
s = s.groupby(np.arange(len(s))//len(repeats)).apply(lambda x: np.repeat(x.values, repeats[:len(x)]))
s = pd.Series(sum(s.tolist(), []))
print(s)

输出结果如下：

0     1
1     1
2     2
3     2
4     3
5     3
6     4
7     4
8     4
9     5
10    5
11    5
12    6
13    6
14    7
15    7
16    8
17    8
18    9
19    9
20    9
21    10
22    10
23    10
dtype: int64

在上面的代码中，我们首先创建一个Pandas Series，其中包含10个整数。然后，我们定义了一个重复次数的数组，它描述了如何在每个分组中重复元素。接下来，我们使用groupby()函数将Series分组，并使用apply()函数和lambda表达式将每个分组中的元素重复指定的次数。最后，我们使用sum()函数和tolist()方法将处理后的结果转换成列表，并将列表转换回Pandas Series。