python pandas数据框融化多索引多级答案

【问题标题】：python pandas dataframe Melt multiindex multi-levelspython pandas数据框融化多索引多级
【发布时间】：2020-07-17 08:22:15
【问题描述】：

我有一个具有以下结构的 DF：

                    | Level           | Rate      |
Indicator           | AAA | BBB | CCC | XXX | YYY |
location   variable |
One        2017       0.69  0.22  0.71  0.02  0.98
           2018       0.31  0.15  0.78  0.03  0.96
           2019       0.55  0.19  0.82  0.04  0.83
Two        2017       0.31  0.33  0.93  0.11  0.21
           2018       0.24  0.35  0.01  0.12  0.14
           2019       0.16  0.25  0.12  0.14  0.17
Three      2017       0.58  0.11  0.55  0.21  0.27
           2018       0.75  0.10  0.68  0.22  0.25
           2019       0.42  0.08  0.71  0.23  0.41

我需要得到一个如下结构的DF（只有一层）：


location | variable | Indicator | Level | Rate |
------------------------------------------------
One      | 2017     | AAA       | 0.69  | NaN  |
...
Three    | 2019     | YYY       | NaN   | 0.41 |

我在下面做了几次这样的尝试，但都不起作用：

df.melt(col_level=0, id_vars = ['Location','Indicator','variable'] , value_vars = ['Level', 'Rate'])

任何帮助将不胜感激

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe melt

【解决方案1】：

将DataFrame.stack 与DataFrame.rename_axis 和DataFrame.reset_index 一起使用：

df = df.stack().rename_axis(('location','variable','indicator')).reset_index()
print (df.head(10))
  location  variable indicator  Level  Rate
0      One      2017       AAA   0.69   NaN
1      One      2017       BBB   0.22   NaN
2      One      2017       CCC   0.71   NaN
3      One      2017       XXX    NaN  0.02
4      One      2017       YYY    NaN  0.98
5      One      2018       AAA   0.31   NaN
6      One      2018       BBB   0.15   NaN
7      One      2018       CCC   0.78   NaN
8      One      2018       XXX    NaN  0.03
9      One      2018       YYY    NaN  0.96

【讨论】：