假设我在熊猫中有以下数据框： AA BB CC date 05/03 1 2 3 06/03 4 5 6 07/03 7 8 9 08/03 5 7 1 我想将其转换为以下内容： AA 05/03 1 AA 06/03 4 AA 07/03 7 AA 08/03 5 BB 05/03 2 BB 06/03 5 BB 07/03 8 BB 08/03 7 CC 05/03 3 CC 06/03 6 CC 07/03 9 CC 08/03 1我该怎么做？从宽到长的转换的原因是，在下一阶段，我想根据日期和初始列名（AA，BB，CC）将此数据框与另一个数据框合并。
2 回答
jeck猫
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unstack 返回具有多索引的序列：
In [38]: df.unstack()
Out[38]:
date
AA 05/03 1
06/03 4
07/03 7
08/03 5
BB 05/03 2
06/03 5
07/03 8
08/03 7
CC 05/03 3
06/03 6
07/03 9
08/03 1
dtype: int64
您可以在返回的序列上调用reset_index：
In [39]: df.unstack().reset_index()
Out[39]:
level_0 date 0
0 AA 05-03 1
1 AA 06-03 4
2 AA 07-03 7
3 AA 08-03 5
4 BB 05-03 2
5 BB 06-03 5
6 BB 07-03 8
7 BB 08-03 7
8 CC 05-03 3
9 CC 06-03 6
10 CC 07-03 9
11 CC 08-03 1
或构造具有多索引的数据框：
In [40]: pd.DataFrame(df.unstack())
Out[40]:
0
date
AA 05-03 1
06-03 4
07-03 7
08-03 5
BB 05-03 2
06-03 5
07-03 8
08-03 7
CC 05-03 3
06-03 6
07-03 9
08-03 1
米琪卡哇伊
TA贡献1998条经验 获得超6个赞
使用pandas.melt从宽变长：
df = pd.DataFrame({
'date' : ['05/03', '06/03', '07/03', '08/03'],
'AA' : [1, 4, 7, 5],
'BB' : [2, 5, 8, 7],
'CC' : [3, 6, 9, 1]
}).set_index('date')
df
AA BB CC
date
05/03 1 2 3
06/03 4 5 6
07/03 7 8 9
08/03 5 7 1
要进行转换，我们只需要重置索引然后融化：
df = df.reset_index()
pd.melt(df, id_vars='date', value_vars=['AA', 'BB', 'CC'])
这是最终结果：
date variable value
0 05/03 AA 1
1 06/03 AA 4
2 07/03 AA 7
3 08/03 AA 5
4 05/03 BB 2
5 06/03 BB 5
6 07/03 BB 8
7 08/03 BB 7
8 05/03 CC 3
9 06/03 CC 6
10 07/03 CC 9
11 08/03 CC 1
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