在列和索引值连接的 1 行数据框中转换 Python 数据框答案

【问题标题】：Convert Python Dataframe in 1 Line Dataframe where columns and index values are concatinated在列和索引值连接的 1 行数据框中转换 Python 数据框
【发布时间】：2017-05-16 20:04:08
【问题描述】：

我有以下结构，但要大得多

    1y   2y   3y
1w  2    8    40
2w  3    10   50 
1m  4    12   60

在python中有什么快速将其转换为单行数据帧的好方法：

         1w/1y  1w/2y  1w/3y  2w/1y  2w/2y  2w/3y  1m/1y  1m/2y  1m/3y
NewIndex  2       8     40     3       10    50     4       12    60

新索引最终将是日期，因为我将以下数据存储在每个日期的单独 CSV 中，我想将其转换为单个数据框以对其运行一些统计信息。

非常感谢
Here's the image as the text got misaligned. https://i.stack.imgur.com/K3s7V.png

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas dataframe

【解决方案1】：

In [16]: x = df.stack()

In [17]: x
Out[17]:
1w  1y     2
    2y     8
    3y    40
2w  1y     3
    2y    10
    3y    50
1m  1y     4
    2y    12
    3y    60
dtype: int64

In [18]: new = pd.DataFrame(x.values, index=x.index.map('/'.join)).T

In [19]: new
Out[19]:
   1w/1y  1w/2y  1w/3y  2w/1y  2w/2y  2w/3y  1m/1y  1m/2y  1m/3y
0      2      8     40      3     10     50      4     12     60

或更好，无需转置：

In [30]: new = pd.DataFrame(x.values[None, :], columns=x.index.map('/'.join), index=[0])

In [31]: new
Out[31]:
   1w/1y  1w/2y  1w/3y  2w/1y  2w/2y  2w/3y  1m/1y  1m/2y  1m/3y
0      2      8     40      3     10     50      4     12     60

【讨论】：