本文介紹基於Python語言，讀取Excel表格檔案資料，並將其中符合我們特定要求的那一行加以複製指定的次數，而不符合要求的那一行則不復制；並將所得結果儲存為新的Excel表格檔案的方法。
這裡需要說明，在我們之前的文章多次複製Excel符合要求的資料行：Python批次實現中，也介紹過實現類似需求的另一種Python程式碼，大家如果有需要可以檢視上述文章；而上述文章中的程式碼，由於用到了DataFrame.append()這一個在最新版本pandas庫中取消的方法，因此有的時候可能會出現報錯的情況；且本文中的需求較之上述文章有進一步的提升，因此大家主要參考本文即可。
首先，我們來明確一下本文的具體需求。現有一個Excel表格檔案，在本文中我們就以.csv格式的檔案為例；其中，如下圖所示，這一檔案中有一列（也就是inf_dif這一列）資料比較關鍵，我們希望對這一列資料加以處理——對於每一行，如果這一行的這一列資料的值在指定的範圍內，那麼就將這一行復制指定的次數（複製的意思相當於就是，新生成一個和當前行一摸一樣資料的新行）；而對於符合我們要求的行，其具體要複製的次數也不是固定的，也要根據這一行的這一列資料的值來判斷——比如如果這個資料在某一個值域內，那麼這一行就複製10次；而如果在另一個值域內，這一行就複製50次等。
知道了需求，我們就可以開始程式碼的書寫。其中，本文用到的具體程式碼如下所示。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 6 22:04:48 2023
@author: fkxxgis
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
original_file_path = "E:/01_Reflectivity/99_Model/02_Extract_Data/26_Train_Model_New/Train_Model_0715.csv"
result_file_path = "E:/01_Reflectivity/99_Model/02_Extract_Data/26_Train_Model_New/Train_Model_0715_Over_NIR_0717_2.csv"
df = pd.read_csv(original_file_path)
duplicated_num_0 = 70
duplicated_num_1 = 35
duplicated_num_2 = 7
duplicated_num_3 = 2
num = [duplicated_num_0 if (value <= -0.12 or value >= 0.12) else duplicated_num_1 if (value <= -0.1 or value >= 0.1) \
else duplicated_num_2 if (value <= -0.07 or value >= 0.07) else duplicated_num_3 if (value <= -0.03 or value >= 0.03) \
else 1 for value in df.inf_dif]
duplicated_df = df.loc[np.repeat(df.index.values, num)]
plt.figure(0)
plt.hist(df["inf_dif"], bins = 50)
plt.figure(1)
plt.hist(duplicated_df["inf_dif"], bins = 50)
duplicated_df.to_csv(result_file_path, index=False)
其中，上述程式碼的具體含義如下。
首先，我們需要匯入所需的庫，包括numpy、pandas和matplotlib.pyplot等，用於後續的資料處理和繪圖操作。接下來，即可開始讀取原始資料，我們使用pd.read_csv()函式讀取檔案，並將其儲存在一個DataFrame物件df中；這裡的原始檔案路徑由original_file_path變數指定。
隨後，我們開始設定重複次數。在這裡，我們根據特定的條件，為每個值設定重複的次數。根據inf_dif列的值，將相應的重複次數儲存在num列表中。根據不同的條件，使用條件表示式（if-else語句）分別設定了不同的重複次數。
接下來，我們使用loc函式和np.repeat()函式，將資料按照重複次數複製，並將結果儲存在duplicated_df中。
最後，為了對比我們資料重複的效果，可以繪製直方圖。在這裡，我們使用matplotlib.pyplot庫中的hist()函式繪製了兩個直方圖；其中，第一個直方圖是原始資料集df中inf_dif列的直方圖，第二個直方圖是複製後的資料集duplicated_df中inf_dif列的直方圖。透過指定bins引數，將資料分成50個區間。
完成上述操作後，我們即可儲存資料。將複製後的資料集duplicated_df儲存為.csv格式檔案，路徑由result_file_path變數指定。
執行上述程式碼，我們將獲得如下所示的兩個直方圖；其中，第一個直方圖是原始資料集df中inf_dif列的直方圖，也就是還未進行資料複製的直方圖。
其次，第二個直方圖是複製後的資料集duplicated_df中inf_dif列的直方圖。
可以看到，經過前述程式碼的處理，我們原始的資料分佈情況已經有了很明顯的改變。
至此，大功告成。