python - Pandas 系列重复 n 次并更改列值

Question

我有这样的输入数据。

NAME | PLACE | DATE
  A  |   X   | 2020-04-30
  B  |   Y   | 2019-04-30

我想复制 5 次并通过增加年数来更改日期

NAME | PLACE | DATE
  A  |   X   | 2020-04-30
  A  |   X   | 2021-04-30
  A  |   X   | 2022-04-30
  A  |   X   | 2023-04-30
  A  |   X   | 2024-04-30
  A  |   X   | 2025-04-30
  B  |   Y   | 2019-04-30
  B  |   Y   | 2020-04-30
  B  |   Y   | 2021-04-30
  B  |   Y   | 2022-04-30
  B  |   Y   | 2023-04-30
  B  |   Y   | 2024-04-30

这可以使用 Pandas 重复吗？。

Answer 1

使用:

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

y = np.array([pd.offsets.DateOffset(years=_) for _ in np.tile(range(6), len(df.index))])
df = df.reindex(df.index.repeat(6)).assign(Date=lambda x: x['Date'] + y)

详情:
创建一个 np.array 的 DateOffset 需要添加到Date的对象列以获得所需的年份偏移量。

print(y)
array([<DateOffset: years=0>, <DateOffset: years=1>,
       <DateOffset: years=2>, <DateOffset: years=3>,
       <DateOffset: years=4>, <DateOffset: years=5>,
       <DateOffset: years=0>, <DateOffset: years=1>,
       <DateOffset: years=2>, <DateOffset: years=3>,
       <DateOffset: years=4>, <DateOffset: years=5>], dtype=object)

使用 reindex根据需要重新索引数据框并使用assign添加Date随着岁月。

print(df)
  Name Place       Date
0    A     X 2020-04-30
0    A     X 2021-04-30
0    A     X 2022-04-30
0    A     X 2023-04-30
0    A     X 2024-04-30
0    A     X 2025-04-30
1    B     Y 2019-04-30
1    B     Y 2020-04-30
1    B     Y 2021-04-30
1    B     Y 2022-04-30
1    B     Y 2023-04-30
1    B     Y 2024-04-30