我有一个生成的随机代理的DataFrame。但是，我想扩展它们以匹配我要寻找的人口，因此根据我的采样索引，我需要重复行。
这是一个永远占用的循环代码：
df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2]})
sampled_indexes = [0, 0, 1, 1, 2, 2, 2]
new_df = pd.DataFrame(columns=['a'])
for i, idx in enumerate(sampled_indexes):
new_df.loc[i] = df.loc[idx]
然后，原始的DataFrame：
df
a
0 0
1 1
2 2
给了我扩大的新数据框的结果
new_df
a
0 0
1 0
2 1
3 1
4 2
5 2
6 2
因此，对于具有34,000或更多行（永远需要）的DataFrame，此循环太慢。
我该如何做得更简单，更快？
使用sampled_indexes重新索引数据框，然后重置索引。
df.reindex(sampled_indexes).reset_index(drop=True)
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