如何解决熊猫数据框每行重复5次，同时更改一列
我有数据框：
vid_fn V1 V2 V3
a.avi 1 4 5
b.avi 7 8 1
我想在更改第一列的同时将每行重复项更改5次：
frame_fn V1 V2 V3
a1.jpg 1 4 5
a2.jpg 1 4 5
a3.jpg 1 4 5
a4.jpg 1 4 5
a5.jpg 1 4 5
b1.jpg 7 8 1
b2.jpg 7 8 1
b3.jpg 7 8 1
b4.jpg 7 8 1
b5.jpg 7 8 1
my_func(a.avi)
我得到：
[a1.jpg,a2.jpg,a3.jpg,a4.jpg,a5.jpg]
这样做的最好方法是什么？
解决方法
您可以在map上my_func函数vid_fn，然后在explode上vid_fn数据帧：
df.assign(vid_fn=df['vid_fn'].map(my_func)).explode('vid_fn')\
.rename(columns={'vid_fn': 'frame_fn'}).reset_index(drop=True)
frame_fn V1 V2 V3
0 a1.avi 1 4 5
1 a2.avi 1 4 5
2 a3.avi 1 4 5
3 a4.avi 1 4 5
4 a5.avi 1 4 5
5 b1.avi 7 8 1
6 b2.avi 7 8 1
7 b3.avi 7 8 1
8 b4.avi 7 8 1
9 b5.avi 7 8 1
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