pandasで各行を指定回数複製する方法

皆様、お世話になっております。
閲覧いただき、ありがとうございます。

pandasで以下を実現したいのですが、やり方が全く分からず、がめついかと思いますが、質問させてください。

スプレッドシートの情報として以下をデータフレームとして読み込んでおりまして

大分類	中分類	小分類
A	a	1
B	b	2
C	c	3
D

上記データフレームの各列を以下の内容に書き換えたいというのが今回のご相談です

大分類	中分類	小分類
A	a	1
A	b	1
A	c	1
A	a	2
A	b	2
A	c	2
A	a	3
A	b	3
A	c	3
B	a	1
B	b	1
B	c	1
B	a	2
B	b	2
B	c	2
B	a	3
B	b	3
B	c	3
B	c	3
C	a	1
C	b	1
C	c	1
C	a	2
C	b	2
C	c	2
C	a	3
C	b	3
C	c	3
C	c	3
D	a	1
D	b	1
D	c	1
D	a	2
D	b	2
D	c	2
D	a	3
D	b	3
D	c	3

・大分類は1文字ごとに9回繰り返し＋ABCD計4周させる
・中分類は大分類1文字にたいしてabcの順番で3回繰り返す
・小分類は大分類1文字にたいして111222333の順番で3回繰り返す

最終的にはできたデータフレームをそのまま別のスプレッドシートに張り付けられたらいいなと考えております。
for i in range()とpd.concat()を組み合わせて使うのかなというイメージはわかったのですが、
各列で別々の処理を行う方法が見当もつかず・・・・

大変お忙しいところ恐縮ですが、ご回答いただければ幸いでございます。
どうぞ、よろしくおねがいいたします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

itertools.product() を使うと良いのではないでしょうか

Python
1import pandas as pd
2import numpy as np
3from itertools import product
4
5df = pd.DataFrame({
6    '大分類': ['A','B','C','D'],
7    '中分類': ['a','b','c',np.nan],
8    '小分類': ['1','2','3',np.nan],
9})
10ret = pd.DataFrame(product(df['大分類'].dropna(),
11                           df['中分類'].dropna(),
12                           df['小分類'].dropna()),
13                   columns=df.columns)
14print(ret)
15#   大分類 中分類 小分類
16#0    A   a   1
17#1    A   a   2
18#2    A   a   3
19#3    A   b   1
20#4    A   b   2
21#5    A   b   3
22#6    A   c   1
23#7    A   c   2
24#8    A   c   3
25#9    B   a   1
26#10   B   a   2
27#11   B   a   3
28#12   B   b   1
29#13   B   b   2
30#14   B   b   3
31#15   B   c   1
32#16   B   c   2
33#17   B   c   3
34#18   C   a   1
35#19   C   a   2
36#20   C   a   3
37#21   C   b   1
38#22   C   b   2
39#23   C   b   3
40#24   C   c   1
41#25   C   c   2
42#26   C   c   3
43#27   D   a   1
44#28   D   a   2
45#29   D   a   3
46#30   D   b   1
47#31   D   b   2
48#32   D   b   3
49#33   D   c   1
50#34   D   c   2
51#35   D   c   3

【追記】

質問と同じ並びにするには

Python
1ret = pd.DataFrame(product(df['大分類'].dropna(),
2                           df['小分類'].dropna(),
3                           df['中分類'].dropna()),
4                   columns=['大分類','小分類','中分類']).reindex(df.columns, axis=1)