如何复制数据帧以匹配其他数据帧的长度？

Question

假设以下数据帧：

df1型：

a    
10.
20.
30.
40.
50.
60.
70.
80.
90.
100.
110.
120.

df2型：

b
1.
2.

df3公司：

b
1.
2.
3.

知道了len(df1.values) % len(df2.values) == 0，我想用df1的每个元素除以df2的每个元素，在重复了df2尽可能多的次数以适应df11的长度之后，在本例中就是这样

结果（df1，df2）：

a    
10.
10.
30.
20.
50.
30.
70.
40.
90.
50.
110.
60.

结果（df1，df3）：

a    
10.
10.
10.
40.
25.
20.
70.
40.
30.
100.
55.
40.

实现这一点最干净的方法是什么，最好不经过numpy？你知道吗

Answer 1

这里有一种使用^{}的方法，新数组将填充原始数组的副本，直到它符合指定的长度：

df1['a'] /= np.resize(df2.b.values, df1.shape[0])

      a
0    10.0
1    10.0
2    30.0
3    20.0
4    50.0
5    30.0
6    70.0
7    40.0
8    90.0
9    50.0
10  110.0
11   60.0

---

或使用^{}：

df1['a'] /= pd.np.tile(df2.b, df1.shape[0]//df2.shape[0])