pandas - DataFrame の各行をある列の数値分だけ重複させる方法について

Question

環境

• Python 3.6
• pandas 0.23.4

質問内容

import pandas as pd

data = {'Name': ['Apple', 'Orange', 'Banana'],
        'Price': [120, 240, 200],
        'Count': [1, 2, 4]}
fruits = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Price', 'Count'])
fruits

	Name	Price	Count
0	Apple	120	1
1	Orange	240	2
2	Banana	200	4

上のデータフレームがあり、Count 列の値分だけその行を重複させて以下のデータフレームを作成したいのですが、pandas の関数等で可能でしょうか？

Apple は Count が1なので、1行
Orange は Count が2なので、2行
Banana は Count が4なので、4行にする。

	Name	Price
0	Apple	120
1	Orange	240
2	Orange	240
3	Banana	200
4	Banana	200
5	Banana	200
6	Banana	200

調べたのですが、わからなかったのでよろしくおねがいします。

Answer 1

dataframe.groupby()とpandad.concat()の繰り合わせで実現できます
いろいろコネコネしてみましあが、コレが今のところ一番シンプルです。

res= fruits.groupby('Name',group_keys=False).apply(lambda d:pd.concat([d] * d.Count.iat[0]))
print(res)
#     Name  Price  Count
#0   Apple    120      1
#2  Banana    200      4
#2  Banana    200      4
#2  Banana    200      4
#2  Banana    200      4
#1  Orange    240      2
#1  Orange    240      2

Comments

[magichan]

ああ、この方法だとオーダーが崩れますね
ループは嫌だけどiterrows の方が良いのかな

[tiitoi]

動作確認できました。
なるほど、groupby() してから apply() すればいいのですね。
ご回答ありがとうございます。

[magichan]

はい。DataFrame.apply() は DataFrameを返せないのですが、GroupBy().apply() はDataFrameを返せるのがミソです。

[tiitoi]

勉強にありました。補足していただきありがとうございます。