Pandas Dataframe - 减少列数（解构数据）

Question

我有一个如下所示的数据框，按国家/地区跟踪销售额：

列：

Day，美国，墨西哥，加拿大

“2020-01-01”, 5, 10, 15

“2020-01-02”, 10, 15, 20

但我想减少列数以使其更易于使用：

希望的输出：

日期、国家/地区、销售额

“2020-01-01”，美国，5

“2020-01-01”，墨西哥，10

“2020-01-01”，加拿大，15

有没有简单的方法来做到这一点？ 我目前的想法是创建三个单独的数据框： df1：日，美国 df2：墨西哥的一天 df3：加拿大日

然后将它们一一连接起来：

df_new = pd.concat([df1,df2], axis = 1, sort =False)

df_new_new = pd.concat([df_new,df3]),axis = 1, sort = False)

我在这里问的原因是我认为会有一种更简单的方法，并希望找出这种数据表/df的“解构”是否有官方术语。

谢谢

Answer 1

使用melt 函数。在这种情况下：

df_new = df.melt('Day', var_name='Country', value_name='Sales')

见https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.melt.html