【Pandas】pandas Series repeat

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.argsort([axis, kind, order, stable])	用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法
Series.argmin([axis, skipna])	用于返回 Series 中最小值索引位置的方法
Series.argmax([axis, skipna])	用于返回 Series 中最大值索引位置的方法
Series.reorder_levels(order)	用于重新排列 Series 中多层索引（MultiIndex）层级顺序的方法
Series.sort_values(*[, axis, ascending, …])	用于对 Series 中的值进行排序的方法
Series.sort_index(*[, axis, level, …])	用于根据索引对 Series 进行排序
Series.swaplevel([i, j, copy])	用于交换 MultiIndex 中的两个级别
Series.unstack([level, fill_value, sort])	用于将 MultiIndex 中的一个或多个级别“旋转”为列
Series.explode([ignore_index])	用于将 Series 中的每个元素（如果是一个列表或数组）展开为多行
Series.searchsorted(value[, side, sorter])	用于在已排序的 Series 中查找值应该插入的位置
Series.ravel([order])	用于将 Series 的数据展平为一维数组
Series.repeat(repeats[, axis])	用于重复 Series 中的每个元素指定次数

pandas.Series.repeat

pandas.Series.repeat 方法用于重复 Series 中的每个元素指定次数，并返回一个新的 Series。该方法可以方便地扩展数据，适用于需要重复某些值的场景。

参数说明

• repeats：整数或整数数组。指定每个元素重复的次数。如果传递一个整数，则所有元素都重复相同的次数；如果传递一个数组，则每个元素根据对应的数组值进行重复。
• axis：{0 or ‘index’}，默认为 0。对于 Series 来说，这个参数通常不需要更改，因为 Series 只有一个轴（索引）。

示例及结果

示例 1：使用整数重复所有元素

import pandas as pd

# 创建一个简单的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3])

print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 repeat 方法重复每个元素 2 次
repeated_s = s.repeat(2)

print("\n重复后的 Series:")
print(repeated_s)

输出结果

原始 Series:
0    1
1    2
2    3
dtype: int64

重复后的 Series:
0    1
0    1
1    2
1    2
2    3
2    3
dtype: int64

在这个例子中，每个元素都被重复了 2 次，索引也被相应地复制。

示例 2：使用数组指定不同元素的重复次数

import pandas as pd

# 创建一个带有自定义索引的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 repeat 方法，指定每个元素的重复次数
repeated_s_custom = s.repeat([1, 2, 3])

print("\n使用数组指定重复次数后的 Series:")
print(repeated_s_custom)

输出结果

原始 Series:
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

使用数组指定重复次数后的 Series:
a    1
b    2
b    2
c    3
c    3
c    3
dtype: int64

在这个例子中，元素 ‘a’ 被重复 1 次，‘b’ 被重复 2 次，‘c’ 被重复 3 次。

注意事项

• 如果 repeats 是一个数组，其长度必须与 Series 的长度相同。
• 索引在重复时也会被复制，因此可能会导致重复的索引。如果需要唯一的索引，可以在重复后使用 reset_index 或其他方法重新生成索引。
• repeat 方法不会改变原始 Series，而是返回一个新的 Series。

处理重复索引

如果你不希望索引重复，可以在重复后重置索引：

import pandas as pd

# 创建一个带有自定义索引的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

# 使用 repeat 方法，指定每个元素的重复次数，并重置索引
repeated_s_reset = s.repeat([1, 2, 3]).reset_index(drop=True)

print("\n使用数组指定重复次数并重置索引后的 Series:")
print(repeated_s_reset)

输出结果

使用数组指定重复次数并重置索引后的 Series:
0    1
1    2
2    2
3    3
4    3
5    3
dtype: int64

通过上述代码和输出结果可以看到，repeat 方法可以灵活地重复 Series 中的元素，并且可以通过不同的参数配置来满足各种需求。