Python Pandas Series.str.repeat()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。
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。在这种情况下，也可以通过一个数组来定义每个元素在系列中被重复的次数。对于这种情况，数组的长度必须与系列的长度相同。
.str在每次调用这个函数之前都要加上前缀，因为它是一个字符串方法，同时也是为了区别于python的默认重复方法。

语法: Series.str.repeat(repeats)
参数:
repeats: int 或 List of int 来定义字符串被重复的次数。(列表的大小必须等于系列。）
返回类型：有重复值的系列
在下面的例子中，所使用的数据框包含一些NBA球员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。

例子#1：重复相同的次数
在这个例子中，一个整数被作为重复参数传递，因此系列中的每个字符串值都将被重复相同的次数。在应用任何操作之前，必须去除空值以避免错误。因此，dropna()方法被用来删除空值。

# 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)
 
# overwriting with repeated value
data["Team"]= data["Team"].str.repeat(2)
 
# display
data

输出:
如输出图像所示，该系列中的每一个字符串都被重复了两次。

例子#2：每个字符串的不同值
在这个例子中，使用.head()方法创建了一个10行的样本数据框。之后，创建了一个包含10个整数的列表，并传递给repeat()函数，以重复每个字符串的不同次数。

# 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:
如输出图片所示，字符串根据repeat_list中相同索引的整数被重复。
注：列表中的一个值被设置为0，因此字符串在最终系列中被重复了0次（旧的字符串值也被删除并存储为空白。）