Python Pandas 融化了一个稀疏的数据框答案

【问题标题】：Python Pandas Melt a Sparse Data FramePython Pandas 融化了一个稀疏的数据框
【发布时间】：2019-03-14 20:00:42
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据框

   a    b        z
1 NULL NULL  ... 1
2 NULL  1    ... NULL
3  1   NULL  ... NULL

第一列总是被填充，它的右边还有很多其他的。在 a 到 z 列中，有一个已填充，其余的则未填充。

我想将此数据框转换为双列数据框，其中列 a 到 z 列的标题位于第二列中。上面的例子会变成这个。

  The_Column
1    z
2    b
3    a

pandas.melt() 函数接近我的需要，但它不处理 NULL 值。我只关心 B 到 Z 列中填充的一个单元格。

有没有优雅的方法来处理这个问题？

【问题讨论】：

那不是 DataFrame。请提供准确代表您的问题的minimal reproducible example。

标签： python pandas transform melt

【解决方案1】：

你需要融化，然后是 df.dropna() - 就是这样

这应该可行：

df.set_index('a').melt().dropna().reset_index()

【讨论】：

对不起，我的意思是 dropna()，而不是 drop_duplicates()

【解决方案2】：

使用stack（默认情况下会删除 NA）：

x = (df.set_index('a')
         .stack()
         .reset_index()
         .drop(columns=0)
         .rename(columns={'level_1': 'The_Column'})

print(x)

输出：

   a The_Column
0  1          z
1  2          b
2  3          c

【讨论】：