回答編集履歴
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answer
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@@ -24,4 +24,41 @@
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# 1 3 300 400
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# 2 2 500 600
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# 2 2 500 600
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+
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+
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+
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+
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+
なお、`df1`のインデックスが重複している場合や、より高速な処理を求める場合は以下の方法で
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+
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+
```python
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+
import numpy as np
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+
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+
df1 = pd.DataFrame({'n': [2, 3, 2],
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+
'a': [100, 300, 500],
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+
'b': [200, 400, 600]},
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+
index=[1, 2, 1])
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+
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+
df1.loc[df1.index.repeat(df1['n'])] # インデックスが重複していると結果が正しくない
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+
# n a b
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+
# 1 2 100 200
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+
# 1 2 500 600
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# 1 2 100 200
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+
# 1 2 500 600
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# 2 3 300 400
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+
# 2 3 300 400
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+
# 2 3 300 400
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+
# 1 2 100 200
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# 1 2 500 600
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# 1 2 100 200
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+
# 1 2 500 600
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df1.iloc[np.repeat(np.arange(len(df1)), df1['n'].to_numpy())] # 正しく、かつ高速
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# n a b
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# 1 2 100 200
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+
# 1 2 100 200
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# 2 3 300 400
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# 2 3 300 400
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# 2 3 300 400
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# 1 2 500 600
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+
# 1 2 500 600
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