熊猫修改数据框答案

【问题标题】：Pandas Modify Dataframe熊猫修改数据框
【发布时间】：2016-12-13 04:41:57
【问题描述】：

我有一个如下的数据框

           0         1      2         3         4         5
    0  0.428519  0.000000  0.0  0.541096  0.250099  0.345604
    1  0.056650  0.000000  0.0  0.000000  0.000000  0.000000
    2  0.000000  0.000000  0.0  0.000000  0.000000  0.000000
    3  0.849066  0.559117  0.0  0.374447  0.424247  0.586254
    4  0.317644  0.000000  0.0  0.271171  0.586686  0.424560

我想修改如下

    0      0     0.428519
    0      1     0.000000
    0      2     0.0
    0      3     0.541096
    0      4     0.250099
    0      5     0.345604
    1      0     0.056650
    1      1     0.000000
    ........

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

将stack 与reset_index 一起使用：

df1 = df.stack().reset_index()
df1.columns = ['col1','col2','col3']

print (df1)
    col1 col2      col3
0      0    0  0.428519
1      0    1  0.000000
2      0    2  0.000000
3      0    3  0.541096
4      0    4  0.250099
5      0    5  0.345604
6      1    0  0.056650
7      1    1  0.000000
8      1    2  0.000000
9      1    3  0.000000
10     1    4  0.000000
11     1    5  0.000000
12     2    0  0.000000
13     2    1  0.000000
14     2    2  0.000000
15     2    3  0.000000
16     2    4  0.000000
17     2    5  0.000000
18     3    0  0.849066
19     3    1  0.559117
20     3    2  0.000000
21     3    3  0.374447
22     3    4  0.424247
23     3    5  0.586254
24     4    0  0.317644
25     4    1  0.000000
26     4    2  0.000000
27     4    3  0.271171
28     4    4  0.586686
29     4    5  0.424560

具有numpy.tile 和numpy.repeat 的Numpy 解决方案，由numpy.ravel 进行展平：

df2 = pd.DataFrame({
        "col1": np.repeat(df.index, len(df.columns)),
        "col2": np.tile(df.columns, len(df.index)),
        "col3": df.values.ravel()})

print (df2) 
    col1 col2      col3
0      0    0  0.428519
1      0    1  0.000000
2      0    2  0.000000
3      0    3  0.541096
4      0    4  0.250099
5      0    5  0.345604
6      1    0  0.056650
7      1    1  0.000000
8      1    2  0.000000
9      1    3  0.000000
10     1    4  0.000000
11     1    5  0.000000
12     2    0  0.000000
13     2    1  0.000000
14     2    2  0.000000
15     2    3  0.000000
16     2    4  0.000000
17     2    5  0.000000
18     3    0  0.849066
19     3    1  0.559117
20     3    2  0.000000
21     3    3  0.374447
22     3    4  0.424247
23     3    5  0.586254
24     4    0  0.317644
25     4    1  0.000000
26     4    2  0.000000
27     4    3  0.271171
28     4    4  0.586686
29     4    5  0.424560

【讨论】：