数据框融化并保留索引

【问题标题】：Dataframe melt and retain index数据框融化并保留索引
【发布时间】：2020-07-10 16:43:11
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

    df = pd.DataFrame(
        [
            ["True", "False"],
            ["True", "True"],
            ["False", "True"],

        ],
        index=["bob", "sue", "joe"],
        columns=["R1", "R2"],
    )

我想把df融化，以便使用索引名称，并将Trues替换为列名，所以输出是这样的：

    df = pd.DataFrame(
        [
            ["bob", "R1"],
            ["sue", "R1"],
            ["sue", "R2"],
            ["joe", "R2"],
        ],
        columns=["Names", "Role"],
    )

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe replace melt

【解决方案1】：

使用DataFrame.melt 并首先将索引转换为列：

df = df.rename_axis('Names').reset_index().melt('Names', var_name='Role')

然后按True值过滤：

df = df.loc[df['value'].map({'True':True, 'False':False}), ['Names','Role']]

或者：

df = df.loc[df['value'] == 'True', ['Names','Role']]

print(df)  
  Names Role
0   bob   R1
1   sue   R1
4   sue   R2
5   joe   R2

【讨论】：