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熊猫系列重复n次并更改列值

问题内容：

我有这样的输入数据。

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

我想重复5次并通过增加年份来更改日期

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

使用熊猫重复可以做到这一点吗？


问题答案：

采用：

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)

细节：

创建需要添加到列中np.array的DateOffset对象Date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)

用于reindex根据需要为数据框重新编制索引，并使用assign将Date年份与相加。

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