Python Pandas Series.str.repeat()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas str.repeat()方法用于在传递的系列本身的相同位置重复字符串值。如果定义每个元素应重复重复的次数，也可以传递一个数组。在这种情况下，数组的长度必须与Series的长度相同。在调用此函数之前，必须始终在.str前面加上前缀，因为它是一个字符串方法，并且也要与python的默认重复方法区分开来。

用法： Series.str.repeat(repeats)

参数：
repeats:int或int列表，用于定义必须重复字符串的次数。 (列表的大小必须等于系列)

返回类型：具有重复值的级数

要下载代码中使用的CSV，请点击此处。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球员的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。

范例1：重复相同的次数

在此示例中，将单个整数作为重复参数传递，因此该系列中的每个字符串值将重复相同的次数。在应用任何操作之前，必须删除空值以避免错误。因此，dropna()方法用于删除空值。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# removing null values to avoid errors 
data.dropna(how ='all', inplace = True) 
  
# overwritting with repeated value 
data["Team"]= data["Team"].str.repeat(2) 
  
# display 
data

输出：
如输出图像所示，该系列中的每个字符串都重复了两次。

范例2：每个字符串的值不同

在此示例中，使用.head()方法创建了10行的示例数据帧。之后，将创建10个整数的列表并将其传递给repeat()函数，以重复每个字符串不同的次数。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# removing null values to avoid errors 
data.dropna(how ='all', inplace = True) 
  
# creating data of 10 rows 
sample_data = data.head(10).copy() 
  
# creating list of 10 int 
repeat_list =[2, 1, 3, 4, 1, 5, 0, 6, 1, 2] 
  
# calling repeat function 
sample_data["Name"]= sample_data["Name"].str.repeat(repeat_list) 
  
# displaying data 
sample_data

输出：
如输出图像中所示，根据repeat_list中相同索引处存在的整数重复字符串。

注意：列表中的值之一设置为0，因此该字符串在最终系列中重复了0次(旧字符串值也被删除并存储为空白)

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注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.str.repeat()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。