在熊猫中重塑宽到长

Question

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）将这个数据框与另一个数据框合并。

Answer 1

使用

pandas.melt

或

pandas.DataFrame.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

要转换，我们只需要重置索引然后熔化：

df = df.reset_index()
pd.melt(df, id_vars='date', value_vars=['AA', 'BB', 'CC'])

在

.reset_index

之后使用

.melt

，无需指定

value_vars

。

dfm = df.melt(ignore_index=False).reset_index()

最终结果 - 两种选择

     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

Answer 2

更新

正如 George Liu 在 another answer 中所展示的，

pd.melt

是这个问题的惯用、灵活和快速的解决方案。不要为此使用

unstack

。

---

unstack

返回具有多索引的系列：

    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

您可以在返回的系列上调用 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

或者构造一个带有多索引的数据框：

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

Answer 3

除了

unstack

和

melt

之外，

stack

也可以在这里使用。

df1 = df.stack().reset_index(name='value')

# change "weird" column label
df1 = df.stack().reset_index(name='value').rename(columns={'level_1': 'variable'})

melt

、

stack

和

unstack

都是非常快的方法，因此运行时差异在正常情况下几乎无关紧要。如果运行时是一个问题，也可以使用基于 numpy 的解决方案（比

melt

快大约 50%）。这个想法是简单地将框架中的值展平为一维数组，并重复索引和列标签。

df1 = pd.DataFrame({ 'variable': np.tile(df.columns, len(df)), 'date': df.index.repeat(df.shape[1]), 'value': df.values.ravel()})

---

如果不需要列标签作为单独的列，那么另一个真正快速的功能是

pd.lreshape

。

df1 = pd.lreshape(df.reset_index(), {'value': ['AA', 'BB', 'CC']})