类似于 Pandas 中的 Pivot答案

【问题标题】：Similar to a Pivot in Pandas类似于 Pandas 中的 Pivot
【发布时间】：2019-12-19 11:16:36
【问题描述】：

我有一个似乎无法解决的愚蠢问题。我需要像这样使用 pandas 数据框：

id     part1    part2   part3   part4   part5
23024   xyz9     23l    lk8     jkd9    298
48392   xyz10    24x    29x      ef3    298

现在，我只想“旋转”表格，以便有两列显示 ID 和部件：

id    Parts
23024  xyz9
23024  23l
23024  lk8
23024  jkd9
23024  298
48392  xyz10
48392  29x
48392  ef3
48392  298

我从获取所有唯一 ID 开始：

lst =[]
for i in df['id']:
   if i is not None:
      lst.append(i)

然后尝试了一些函数来获取值，但失败了：

    df_new = pd.DataFrame(columns=['id', 'parts'])
    for i in lst:
        temp_df = df.loc[df['id'] == i]
        for x in temp_df.columns:
            temp_list = []
            temp_list.append([str(i), str(temp_df[x][0])])
            temp_df = pd.DataFrame(temp_list, columns=['id', 'parts'])
            df = df.append(temp_df)

但我不断收到 KeyErrors。我做错了什么？

【问题讨论】：

df.melt('id')?

标签： python excel pandas numpy pivot

【解决方案1】：

另一种方法是将'id'设置为索引并堆叠剩余的列：

df_new = df.set_index('id').stack().reset_index()

如果需要，您可以选择要保留的重要列：

df_new[['id', 0]].rename(columns={0: 'Parts'})

输出：

      id  Parts
0  23024   xyz9
1  23024    23l
2  23024    lk8
3  23024   jkd9
4  23024    298
5  48392  xyz10
6  48392    24x
7  48392    29x
8  48392    ef3
9  48392    298

【讨论】：

【解决方案2】：

所以这里还有两个选项melt 和wide_to_long：我个人推荐第二个，因为我们在 reshape 后不会丢失任何信息，我们仍然有零件号

df.melt('id')
Out[167]: 
      id variable  value
0  23024    part1   xyz9
1  48392    part1  xyz10
2  23024    part2    23l
3  48392    part2    24x
4  23024    part3    lk8
5  48392    part3    29x
6  23024    part4   jkd9
7  48392    part4    ef3
8  23024    part5    298
9  48392    part5    298
pd.wide_to_long(df,['part'],i='id',j='number')
Out[168]: 
               part
id    number       
23024 1        xyz9
48392 1       xyz10
23024 2         23l
48392 2         24x
23024 3         lk8
48392 3         29x
23024 4        jkd9
48392 4         ef3
23024 5         298
48392 5         298

【讨论】：

整洁！谢谢