根据时间列中两个值之间的差异，将数据帧中的每一行重复 N 次

Question

这里的时间分辨率是 1 秒，我想将其转换为 10 毫秒

我想将该表中的时间分辨率从 1 秒更改为 10 毫秒，方法是减去每行之间的时间差，将其乘以 100，然后用该数字复制每行。

例如： Row[n] 将被重复 Time((n+1)-n)*100

当时间 = 2 秒（第三行）时，我们有某些值组合将保持不变，直到下一行，时间 = 22 秒（第四行），因此这里的时间差 = 20 秒，基于我想要的（第三行） ) 重复 (20*100)

Row[2] 将重复 (22-2)*100

import pandas

import pandas as pd

# Dataframe from Excel sheet

excel_data_Outputs_df = pandas.read_excel(".xlsx", sheet_name='Outputs')

excel_data_Inputs_df = pandas.read_excel("xlsx", sheet_name='Inputs')

# Exclude All zeros columns

excel_data_Outputs_df = excel_data_Outputs_df.loc[:, (excel_data_Outputs_df != 0).any(axis=0)]

excel_data_Inputs_df = excel_data_Inputs_df.loc[:, (excel_data_Inputs_df != 0).any(axis=0)]

# Get the time difference and convert it 10ms resolution 

shifted=excel_data_Inputs_df.Time.shift(-1)

excel_data_Inputs_df.Time=(shifted-excel_data_Inputs_df.Time)*100

excel_data_Inputs_df['Time'] = excel_data_Inputs_df['Time'].fillna(0)

excel_data_Inputs_df.Time=excel_data_Inputs_df.Time.astype(int)

# Repeat Rows

newexcel_data_Inputs_df = excel_data_Inputs_df.loc[excel_data_Inputs_df.index.repeat(excel_data_Inputs_df.Time)].reset_index(drop=True)

print(newexcel_data_Inputs_df)

print(excel_data_Outputs_df)

Answer 1

创建另一列来保存列值的差异，以供重复参考，然后执行如下操作：import pandas as pd# Sample dataframedf = pd.DataFrame({    'id' : ['a', 'b', 'c', 'd'],    'col1' : [4, 5, 6, 7],    'col2' : [3, 2, 4, 3]    })# Create a new column to hold the difference in column values # i.e. the number of times the row repition is required.df['times'] = df.col1 - df.col2# create the finalDf with repeated rowsfinalDf = df.loc[df.index.repeat(df.times)].reset_index(drop=True)print(finalDf.head())语句的输出print如下所示：  id  col1  col2  times0  a     4     3      11  b     5     2      32  b     5     2      33  b     5     2      34  c     6     4      2