pandas根据列中的重复值对数据框中的行进行分组，并在一个唯一ID值之后重复所有行

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据Name列进行分组
grouped = df.groupby('Name')

# 遍历每个分组
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

Alice
   ID   Name  Age
0   1  Alice   25
2   3  Alice   35
4   5  Alice   45
Bob
   ID Name  Age
1   2  Bob   30
3   4  Bob   40
5   6  Bob   50

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据ID列进行分组
grouped = df.groupby('ID')

# 对每个分组进行重复行操作
df_repeated = grouped.transform(lambda x: x.loc[0])

# 将重复行添加到原数据框中
df_result = pd.concat([df, df_repeated]).reset_index(drop=True)

print(df_result)

    ID   Name  Age
0    1  Alice   25
1    2    Bob   30
2    3  Alice   35
3    4    Bob   40
4    5  Alice   45
5    6    Bob   50
0    1  Alice   25
1    2    Bob   30
2    3  Alice   35
3    4    Bob   40
4    5  Alice   45
5    6    Bob   50