使用 Python 转换 DataFrame

Question

首先，对标题感到抱歉，但我不知道如何用不到一句话来表达它......我有一个看起来像这样的 DataFrame：   24  36  48A   1   2   1B   2   2   2C   2   1   3我想将其转换为：  Num Let Val0  24  A  11  24  B  23  24  C  24  36  A  2...n  48  C  3这个想法是使用原始 df 索引的值创建一个新列（'Let'），并使用原始 df 列的名称创建另一个列（'Num'）。'Val' 列应该是原始表中的对应值（类似于您在 Excel 中可能有一个表的方式）。新表中行的顺序不相关。我用 pivot_table() 做了一些尝试，但没有成功。知道如何去做吗？提前致谢！

Answer 1

你要找的是函数melt()

对于您的具体示例，它看起来像这样：

import numpy as np

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['24', '36', '48'], index=['A', 'B', 'C'])

df

#    24  36  48

# A   1   2   3

# B   4   5   6

# C   7   8   9

df.reset_index().melt(id_vars=["index"])

#   index variable  value

# 0     A       24      1

# 1     B       24      4

# 2     C       24      7

# 3     A       36      2

# 4     B       36      5

# 5     C       36      8

# 6     A       48      3

# 7     B       48      6

# 8     C       48      9

Answer 2

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(f'Original Array:\n{arr1}')

arr1_transpose = arr1.transpose()

print(f'Transposed Array:\n{arr1_transpose}')