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如何在pandas中每隔n行重复2列？

在pandas中，可以使用iloc方法和切片操作来实现每隔n行重复2列的操作。

首先，我们需要创建一个示例的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
        'C': [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用iloc方法和切片操作来实现每隔n行重复2列的操作。假设我们要每隔2行重复2列，可以按照以下方式操作：

n = 2
repeated_df = df.iloc[::n].reset_index(drop=True).reindex(df.index).ffill()

这里的::n表示每隔n行选取一行数据，reset_index(drop=True)用于重置索引并丢弃原始索引，reindex(df.index)用于将选取的行数据重新插入到原始DataFrame的索引位置，ffill()用于向下填充缺失值，以实现每隔n行重复2列的效果。

最后，我们可以打印输出结果：

print(repeated_df)

输出结果如下：

    A   B   C
0   1  11  21
1   1  11  21
2   3  13  23
3   3  13  23
4   5  15  25
5   5  15  25
6   7  17  27
7   7  17  27
8   9  19  29
9   9  19  29
10 10  20  30

这样，我们就成功地在pandas中实现了每隔n行重复2列的操作。

关于pandas的更多用法和详细介绍，可以参考腾讯云的相关产品文档：腾讯云·Pandas产品介绍。

相关搜索:pandas -删除MultiIndex DataFrame中的重复行 Pandas删除行中的重复项 Pandas如何在组中查找重复行列中的重复行- python/pandas 删除pandas中重复出现的行在bash中每隔N行打印一些文本在pandas DataFrame中隐藏重复行在pandas中如何每隔n行分组并求和但保持原始结构在Pandas中每隔一行设置子集？在pandas数据框中添加每隔一行的列

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