Python-Pandas 将列转换为行答案

【问题标题】：Python-Pandas convert columns into rowsPython-Pandas 将列转换为行
【发布时间】：2020-05-09 09:08:23
【问题描述】：

我的 excel 数据库有一些按国家/地区多年的信息。问题是每年都有不同的列标题。例如：

Country      Indicator   1950    1951    1952
Australia       x         10      27     20
Australia       y          7      11      8
Australia       z         40      32     37

我想将每个指标转换为列标题并按年份制作一列。像这样：

Country         year          x       y     z
Australia       1950         10       7     40
Australia       1951         27      11     32
Australia       1952         20       8     37

而且我不知道列中有多少个国家。年 = 1950 年到 2019 年

【问题讨论】：

当您说数据库时，您是指您使用的是 SQL 数据库还是您说的是 Excel 表格？
一张excel表格。

标签： python pandas

【解决方案1】：

我们可以使用stack 和unstack 进行格式化

df.set_index(['Country','Indicator']).stack().unstack(level=1).reset_index()
Indicator    Country level_1   x   y   z
0          Australia    1950  10   7  40
1          Australia    1951  27  11  32
2          Australia    1952  20   8  37

【讨论】：

【解决方案2】：

这只是一个探索......@Yoben 的解决方案是通过 Pandas 实现它的正确方法......我只是看到还有其他可能性：

#create a dictionary of the years
years = {'Year' : df.filter(regex='\d').columns}

#get the data for the years column
year_data = df.filter(regex='\d').to_numpy()

#create a dictionary from the indicator and years columns pairing
reshaped = dict(zip(df.Indicator,year_data))
reshaped.update(years)

#create a new dataframe
pd.DataFrame(reshaped,index=df.Country)

            x   y   z   Year
Country             
Australia   10  7   40  1950
Australia   27  11  32  1951
Australia   20  8   37  1952

您永远不必这样做，因为您可以轻松地在数据框中工作，而无需创建新数据框。您唯一可以考虑的是速度。除此之外，只是一些值得探索的东西

【讨论】：

【解决方案3】：

这不是你要找的，但如果你的数据帧是变量df，你可以使用转置方法来反转数据帧。

In [7]: df                                                                                           
Out[7]: 
   col1   col2  col3
0     1   True    10
1     2  False    10
2     3  False   100
3     4   True   100

转置

In [8]: df.T                                                                                         
Out[8]: 
         0      1      2     3
col1     1      2      3     4
col2  True  False  False  True
col3    10     10    100   100

我认为您有一个多索引数据框，因此您可能需要查看相关文档。

【讨论】：