使用wide_to_long时如何解决“id变量需要唯一标识每一行”的问题？

Question

这是one的后续帖子

请找到 MCVE here

我的数据框与以下类似：

ID    Date   ColA1   ColB1   ColA2   ColB2   ColA3   ColB3 
id1   date1   1        2      3        4       5       6      
id2   date2   7        8      9        10      11      12

我想拆分列ColA2、ColB2、ColA3、ColB3 并将它们作为行再次合并到数据集中（并且仍然保留ID 和Date）

预期输出：

ID   Date     ColA  ColB
id1  date1    1      2
id1  date1    3      4
id1  date1    5      6
id2  date2    7      8
id2  date2    9      10
id2  date2    11     12

我都试过了 pd.wide_to_long(df, stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = ['ID', 'Date'], j = 'value').reset_index([0,1])

和

pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = ['ID', 'Date'], j = 'value').reset_index(drop=True)

但还是出现同样的错误，说the id variables need to uniquely identify each row。

我也已经尝试了here 和reset_index() 的方法，但我仍然遇到同样的问题。

我猜这个问题来自我的特定数据集。但我不知道它有什么问题以及如何解决这个问题，以解决这个问题。你有什么建议吗？

请告诉我我能做些什么来解决这个问题。谢谢！

Answer 1

这两行我都没有收到任何错误，要达到您想要的结果，只需使用 double reset_index as：

df = (pd.wide_to_long(df, stubnames=['ColA','ColB'], i=['ID','Date'], j='value')
        .reset_index([0,1])
        .reset_index(drop=True))

print(df)
    ID   Date  ColA  ColB
0  id1  date1     1     2
1  id1  date1     3     4
2  id1  date1     5     6
3  id2  date2     7     8
4  id2  date2     9    10
5  id2  date2    11    12