在python中将列转换为行[重复]答案

【问题标题】：converting columns to rows in paython [duplicate]在python中将列转换为行[重复]
【发布时间】：2021-10-23 03:34:08
【问题描述】：

我有一个这样的数据框，

df1=
        time   asset_id sensor_01   sensor_02
0   2019-08-01  120         23        54
1   2019-08-02  125         45        38
2   2019-08-03  120         25        49

由于传感器的数量是可变的，我决定将它们写成行，例如，

df2=
      time  asset_id    sensor_ID   sensor_value
0   2019-08-01  120     sensor_01      23
1   2019-08-02  125     sensor_01      45
2   2019-08-03  120     sensor_01      25
3   2019-08-01  120     sensor_02      54
4   2019-08-02  125     sensor_02      38
5   2019-08-03  120     sensor_02      49

我想知道是否有任何方便的方法可以将 df1 转换为 df2？

附录： df1 代码为方便起见，

import pandas as pd
dictionary = {'time': ['2019-08-01', '2019-08-02', '2019-08-03'],
              'asset_id': ['120', '125', '120'],
              'sensor_01': [23, 45, 25],
              'sensor_02': [54, 38, 49]
    
}
df1 = pd.DataFrame(dictionary)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用pandas.melt:

pd.melt(df1,
        id_vars=['time', 'asset_id'], # variables to keep as columns
        var_name='sensor_ID',         # column name for the variable
        value_name='sensor_value'     # column name for the values
       )

输出：

         time asset_id  sensor_ID  sensor_value
0  2019-08-01      120  sensor_01            23
1  2019-08-02      125  sensor_01            45
2  2019-08-03      120  sensor_01            25
3  2019-08-01      120  sensor_02            54
4  2019-08-02      125  sensor_02            38
5  2019-08-03      120  sensor_02            49

【讨论】：

【解决方案2】：

pd.melt(df, id_vars=['time', 'asset_id'], value_vars=['sensor_01', 'sensor_02'], var_name='sensor_ID', value_name='sensor_value')

【讨论】：