如何转换 Pandas 中的数据，以便我选择的列名称变成行值并且行增加？

Question

我有一个大型数据集，如下所示：

客户ID	苹果	橙子	香蕉	菠萝	其他物品
CUST_123	是的	是的	没有	没有	没有
CUST_456	没有	是的	没有	是的	没有
CUST_789	没有	没有	没有	没有	是的

我想做的是，采用以下格式：

客户ID	项目
CUST_123	苹果
CUST_123	橙子
CUST_456	橙子
CUST_456	菠萝
CUST_789	其他项目

知道如何将其转变为这样吗？数据集相当大，很容易想到 10,000 条记录，并且至少有 10-15 个类别，如表 1 中的类别。我需要表 2 格式。

我已经尝试过这里分享的方法https://stackoverflow.com/questions/28654047/convert-columns-into-rows-with-pandas但我不认为我正确使用了melt，或者它不是正确的方法才能得到想要的结果。我真的很感激这里的一些指导/建议。

Answer 1

代码

out = (df.melt('CUSTOMER ID', var_name='Item')
         .query('value == "Yes"')
         .drop('value', axis=1))

输出：

   CUSTOMER ID         Item
0     CUST_123       Apples
3     CUST_123      Oranges
4     CUST_456      Oranges
10    CUST_456    Pineapple
14    CUST_789  Other Items