在熊猫df中转置多行数据[重复]答案

【问题标题】：Transpose multiple rows of data in panda df [duplicate]在熊猫df中转置多行数据[重复]
【发布时间】：2019-10-23 16:00:15
【问题描述】：

我有下表，显示了英国多年来的降雨量。我想转置它，以便每一行是一个月/一年，并且数据是按时间顺序排列的。

Year    JAN     FEB     MAR     APR
2010    79.7    74.8    79.4    48
2011    102.8   114.5   49.7    36.7
2012    110.9   60  37  128
2013    110.5   59.8    64.6    63.6

我想要它，所以表格如下所示，以年、月和降雨量为列：

2010    JAN 79.7
2010    FEB 74.8
2010    MAR 79.4
2010    APR 48
2011    JAN 102.8
2011    FEB 114.5

我想我需要使用 for 循环并遍历每一行来创建一个新的数据框，但我不确定语法。我已经尝试了下面的循环，它几乎可以满足我的需求，但不会作为数据框输出。

for index, row in weather.iterrows():
    print(row["Year"],row)

2014.0 Year    2014.0
JAN      188.0
FEB      169.2
MAR       80.0
APR       67.8
MAY       99.6
JUN       54.8
JUL       64.7

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

不，您绝对不想要for 循环。您应该始终将其视为熊猫的最后手段。这是一个“从宽到长”的问题。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您应该避免使用for-loops，而应使用stack。

df.set_index('Year') \
  .stack() \
  .reset_index() \
  .rename(columns={'level_1': 'Month', 0: 'Amount'})

    Year Month  Amount
0   2010   JAN    79.7
1   2010   FEB    74.8
2   2010   MAR    79.4
3   2010   APR    48.0
4   2011   JAN   102.8
5   2011   FEB   114.5
6   2011   MAR    49.7
7   2011   APR    36.7
8   2012   JAN   110.9
9   2012   FEB    60.0
etc...

【讨论】：

或df.melt('Year',var_name='Month',value_name='Amount').sort_values('Year') :)