Pandas Dataframe 中的回收利用

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas Dataframe 中的回收利用

【英文标题】：Recycling in Pandas Dataframe

【发布时间】：2018-11-30 02:05:06

【问题描述】：

当用 R 中较短数组中的值填充数组时，R 将“回收”较短数组中的元素。例如，使用数组['a','b','c'] 设置长度为7 的数组[ , , , , , , ] 将得到['a','b','c','a','b','c','a']。

是否有使用类似回收方式填充 pandas 列（或 numpy 数组）的内置方法？

【参考方案1】：

有点，但不像在 R 中那么简单。

from itertools import cycle, islice
cyc = cycle(['a','b','c'])

pd.Series(list(islice(cyc, 0, 7)))

0    a
1    b
2    c
3    a
4    b
5    c
6    a
dtype: object

首先，使用itertools.cycle 创建一个无限迭代器。然后，使用itertools.islice 切出这个无限迭代器的一部分，只检索您想要的元素数量。

将7 更改为您希望系列的大小。

【讨论】：

有趣的是，这不是 pandas 的默认行为，但我已经使用 pandas 近 3 年了，现在才需要这个功能。感谢您将我的注意力拉回到itertools

【参考方案2】：

与numpy.resize -

In [199]: a = ['a','b','c']

In [200]: np.resize(a,7)
Out[200]: array(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a'], dtype='|S1')