如何按照我要求的方式取消透视或堆叠 pandas 数据框？答案

【问题标题】：How can I unpivot or stack a pandas dataframe in the way that I asked?如何按照我要求的方式取消透视或堆叠 pandas 数据框？
【发布时间】：2020-03-17 03:20:07
【问题描述】：

我有一个 python pandas 数据框。

例如这里是我的数据：

   id   A_1   A_2   B_1   B_2
0  j2   1     5     10    8
1  j3   2     6     11    9
2  j4   3     7     12    10

我希望它看起来像这样：

   id   Other   A   B
0  j2   1       1   10
1  j2   2       5   8
2

请你帮帮我。非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

将wide_to_long 与DataFrame.sort_values 一起使用：

df = (pd.wide_to_long(df, ['A','B'], i='id', j='Other', sep='_')
        .sort_values('id')
        .reset_index())
print (df)
   id  Other  A   B
0  j2      1  1  10
1  j2      2  5   8
2  j3      1  2  11
3  j3      2  6   9
4  j4      1  3  12
5  j4      2  7  10

【讨论】：

【解决方案2】：

我们也可以使用DataFrame.melt + Series.str.split 来执行DataFrame.pivot_table：

df2=df.melt('id')
df2[['columns','Other']]=df2['variable'].str.split('_',expand=True)
new_df= ( df2.pivot_table(columns='columns',index=['id','Other'],values='value')
             .reset_index()
             .rename_axis(columns=None) )

print(new_df)
   id Other  A   B
0  j2     1  1  10
1  j2     2  5   8
2  j3     1  2  11
3  j3     2  6   9
4  j4     1  3  12
5  j4     2  7  10

【讨论】：