根据条件融化熊猫数据框

Question

我有一个格式如下的数据框

timestamp	ID	Col1	Col2	Col3	Col4	UsefulCol
16/11/2021	1	0.2		0.1		Col3
17/11/2021	1	0.3		0.8		Col3
17/11/2021	2		10			Col2
17/11/2021	3			0.1	2	Col4

我想把它“融化”成这种格式：

timestamp	ID	Col	Value
16/11/2021	1	Col3	0.1
17/11/2021	1	Col3	0.8
17/11/2021	2	Col2	10
17/11/2021	3	Col4	2

我该怎么办？

作为数据框输入：

from numpy import nan
df = pd.DataFrame({'timestamp': ['16/11/2021', '17/11/2021', '17/11/2021', '17/11/2021'],
                   'ID': [1, 1, 2, 3],
                   'Col1': [0.2, 0.3, nan, nan],
                   'Col2': [nan, nan, 10.0, nan],
                   'Col3': [0.1, 0.8, nan, 0.1],
                   'Col4': [nan, nan, nan, 2.0],
                   'UsefulCol': ['Col3', 'Col3', 'Col2', 'Col4']})

Answer 1

尝试先创建一个包含有用值的列：

df['Value'] = df.apply(lambda x: x[x.UsefulCol], axis=1)

timestamp   ID    Col1    Col2    Col3    Col4    UsefulCol    Value
16/11/2021  1     0.2             0.1             Col3         0.1
17/11/2021  1     0.3             0.8             Col3         0.8
17/11/2021  2              10                     Col2         10
17/11/2021  3                     0.1     2       Col4         2

然后，您可以删除要融化的列：

df.drop(['Col1', 'Col2', 'Col3', 'Col4], axis=1, inplace=True)

timestamp   ID    UsefulCol    Value
16/11/2021  1     Col3         0.1
17/11/2021  1     Col3         0.8
17/11/2021  2     Col2         10
17/11/2021  3     Col4         2

根据需要重命名列：

df.rename({'UsefulCol':'Col'}, axis=1, inplace=True)

或

df.columns = [timestamp', 'ID', 'Col', 'Value]

Answer 2

这是一个使用一点 numpy 的矢量解决方案：

import numpy as np

# select columns to pseudo-melt (this could be a manual list cols=['A', 'B', 'C'])
cols = df.filter(regex='^Col').columns

# slice the needed values (they will be on the diagonal) and keep only diagonal
df['Value'] = np.diag(df.filter(regex='^Col').loc[:, df['UsefulCol']].values)

# drop old columns
new_df = df.drop(columns=cols)

输出：

    timestamp  ID UsefulCol     Value
0  16/11/2021   1      Col3    0.1000
1  17/11/2021   1      Col3    0.8000
2  17/11/2021   2      Col2   10.0000
3  17/11/2021   3      Col4    2.0000