写一段代码，实现将dataframe中的每一行都变成相同的18行

假设有一个名为`df`的DataFrame，包含3列数据：`col1`、`col2`和`col3`。要将每一行都变成相同的18行，可以使用`pd.concat`函数和`pd.DataFrame`构造器来实现：

import pandas as pd

# 构造一个空的DataFrame
new_df = pd.DataFrame()

# 循环遍历原始DataFrame中的每一行
for _, row in df.iterrows():
    # 将每一行复制18次，并添加到新的DataFrame中
    new_rows = pd.concat([row]*18, axis=1).T
    new_df = pd.concat([new_df, new_rows], ignore_index=True)

# 将新的DataFrame赋值给原始变量名
df = new_df

这个代码块将原始的3列数据扩展为54列（18行*3列），每一行都是相同的。

相关问题

用python写一段代码，将DataFrame中的每一个元素由复数改为浮点数

假设DataFrame的名字为df，可以使用以下代码将每个元素从复数改为浮点数：

import numpy as np

# 定义一个函数，将复数转换为实数
def complex_to_float(x):
    if isinstance(x, complex):
        return np.float64(x.real)
    else:
        return x

# 对DataFrame中的每个元素应用函数
df = df.applymap(complex_to_float)

首先导入numpy库，因为复数在numpy中有比较好的表示方式。接下来定义一个函数，用来将复数转换为实数。在函数中，首先判断当前元素是否是复数，如果是，就返回实数部分；否则，返回原来的值。最后使用applymap函数，对DataFrame中的每个元素应用函数，完成数据类型的转换。

python循环遍历将dataframe每一行中的相同内容只保留一列

假设你有一个名为df的DataFrame，其中有多列，你想要将每一行中相同的内容只保留一列。可以使用下面的代码：

df = df.groupby(df.columns, axis=1).apply(lambda x: x.iloc[:, 0])

这个代码使用了groupby函数，它会将DataFrame按列名进行分组。然后使用apply函数在每个组上执行一个函数，这个函数选择每个组的第一列。最终结果是DataFrame中每一行中相同的内容只保留了一列。