熊猫数据框每行重复5次，同时更改一列

问题描述

我有数据框：

vid_fn  V1  V2  V3
 a.avi  1   4   5 
 b.avi  7   8   1

我想在更改第一列的同时将每行重复项更改5次：

frame_fn  V1  V2  V3
 a1.jpg  1   4   5 
 a2.jpg  1   4   5 
 a3.jpg  1   4   5 
 a4.jpg  1   4   5 
 a5.jpg  1   4   5 
 b1.jpg  7   8   1 
 b2.jpg  7   8   1 
 b3.jpg  7   8   1 
 b4.jpg  7   8   1 
 b5.jpg  7   8   1 

这5个值是由外部函数生成的，因此在调用时

my_func(a.avi) 

我得到：

[a1.jpg,a2.jpg,a3.jpg,a4.jpg,a5.jpg]

这样做的最好方法是什么？

解决方法

您可以在map上my_func函数vid_fn，然后在explode上vid_fn数据帧：

df.assign(vid_fn=df['vid_fn'].map(my_func)).explode('vid_fn')\
  .rename(columns={'vid_fn': 'frame_fn'}).reset_index(drop=True)

---

  frame_fn  V1  V2  V3
0   a1.avi   1   4   5
1   a2.avi   1   4   5
2   a3.avi   1   4   5
3   a4.avi   1   4   5
4   a5.avi   1   4   5
5   b1.avi   7   8   1
6   b2.avi   7   8   1
7   b3.avi   7   8   1
8   b4.avi   7   8   1
9   b5.avi   7   8   1