pandas.repeat()
时间: 2024-02-02 16:10:55 浏览: 148
pandas.repeat()是pandas库中的一个函数,用于将数组或Series中的元素重复指定的次数。它的语法如下:
pandas.repeat(repeats, axis=None)
参数说明:
- repeats:表示每个元素需要重复的次数,可以是一个整数、一个数组或一个Series。
- axis:表示重复操作的轴,默认为None,表示在数组或Series的所有元素上进行重复操作。
返回值:
返回一个新的数组或Series,其中包含原始数组或Series中的元素按照指定次数重复的结果。
示例:
```python
import pandas as pd
data = [1, 2, 3]
series = pd.Series(data)
# 将每个元素重复3次
result = series.repeat(3)
print(result)
```
输出:
```
0 1
0 1
0 1
1 2
1 2
1 2
2 3
2 3
2 3
dtype: int64
```
相关问题
pandas 百分比
在Pandas中计算百分比通常涉及对数据进行汇总和转换。以下是使用Pandas来求取百分比的一般步骤:
1. **导入数据**[^1]:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'orders': [2130,5102,3256,1297,1918,786], 'repeat_orders': [73,158,89,30,49,18]})
```
2. **按行或列求总和**:
如果你想要计算每个元素相对于它所在行或列的总和作为百分比,可以先使用`sum()`函数。例如,按行求和:
```python
row_totals = df.sum(axis=1)
```
按列求和:
```python
col_totals = df.sum(axis=0)
```
3. **计算百分比**:
接着,将原始数据与总和相除得到百分比。这里我们假设`row_totals`代表行总计,`col_totals`代表列总计:
```python
df['orders_percent'] = df['orders'] / row_totals
df['repeat_orders_percent'] = df['repeat_orders'] / col_totals
```
4. **格式化结果**[^2]:
为了在结果中显示百分比符号(%),可以使用`applymap()`函数和`format()`函数,如下面示例所示:
```python
df[['orders_percent', 'repeat_orders_percent']] = df[['orders_percent', 'repeat_orders_percent']].applymap(lambda x: format(x, '.2%'))
```
这会将两个列的数值转换为百分比形式。
现在,`df` DataFrame中的`orders_percent`和`repeat_orders_percent`列就是按行和列计算的百分比了。
pandas 实现类似numpy repeat的想过构造一个同样值的矩阵
是的,Pandas中有一个`repeat()`函数,可以重复数组中的元素,生成一个新的Series或DataFrame对象。如果你想要生成一个同样值的矩阵,可以使用Pandas中的`DataFrame()`函数来实现。
具体地说,你可以先创建一个只包含一个元素的DataFrame,然后使用`repeat()`函数来将该元素重复多次,生成一个同样值的矩阵。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个只包含一个元素的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1]})
# 将该元素重复3行,4列,生成一个同样值的矩阵
result = df.loc[df.index.repeat(3)].reset_index(drop=True).assign(col=df.index.repeat(4)).pivot(index='index', columns='col', values='A')
```
在上述代码中,我们首先创建了一个只包含一个元素的DataFrame。然后,使用`loc[]`函数和`repeat()`函数将该元素重复多次,并将结果转换为一个新的DataFrame对象。最后,使用`pivot()`函数将该DataFrame对象转换为一个矩阵。在`pivot()`函数中,参数`index`表示矩阵的行,参数`columns`表示矩阵的列,参数`values`表示矩阵中每个元素的值。
这样,你就可以像使用numpy的`repeat()`函数一样,使用Pandas中的`DataFrame()`函数来生成同样值的矩阵了。