【发布时间】：2019-05-23 20:17:33
【问题描述】：
我直接根据 pandas 文档创建了这个数据集：
In [28]: columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'cat'), ('B', 'dog'),
....: ('B', 'cat'), ('A', 'dog')],
....: names=['exp', 'animal'])
....:
In [29]: index = pd.MultiIndex.from_product([('one', 'two'),
('bar', 'baz', 'foo', 'qux')
....: ],
....: names=['first', 'second'])
....:
In [30]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=index, columns=columns)
MultiIndex 数据集（列和行）如下所示：
我想得到这样的东西[图像被截断，但你明白了]
可能有无数种方法可以重塑它，但我想使用 unstack() 和 melt() 完成它
这是我想出的两种方法：
1. pd.melt(df.reset_index(),id_vars=['first','second'])
2. pd.melt(df.unstack().reset_index(),id_vars=['first'])
这就是我卡住的地方：为什么会这样？
df.reset_index() 给了我这个数据框
这些列
'first' 和 'second' 不出现在列名中。它们是 exp 列的实际级别。所以我想知道如果我在熔体中为 id_vars 添加更多级别会发生什么
如果我将熔体更改为
pd.melt(df.reset_index(),id_vars=['first','second','A'])
我收到以下错误：
ValueError: 数组的长度必须相同
如果我将熔体更改为
pd.melt(df.reset_index(),id_vars=['first','second','dog'])
我收到以下错误：
KeyError: '狗'
有人可以用 reset_index() 解释一下在幕后直观地发生了什么吗？为什么 melt 不接受其他级别？为什么“第一”和“第二”显示为级别而不是列？
【问题讨论】：
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您在列上有一个
MultiIndex，因此df.reset_index()['first']将在第0 级为'first'的位置分割您的列。如果您执行了df.reset_index()['A']，您将返回系列('A', 'cat')和('A', 'dog')的DataFrame，这就是它抱怨的原因。为每个 id_var 提供的数据需要是一维的，所以像id_vars=['first', ('A', 'cat')]这样的东西会工作 -
谢谢！这是我怀疑的。
id_vars=['first', ('A', 'cat')]帮助我弄清楚了这一点！