我有一个过于“紧凑”的 DataFrame。 DataFrame 目前是这样的:
> import numpy as np
> import pandas as pd
> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B'],
'bar': ['1', '2'],
'baz': [np.nan, '3']})
bar baz foo
0 1 NaN A
1 2 3 B
我需要把它“拆开”成这样:
> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B', 'B'],
'type': ['bar', 'bar', 'baz'],
'value': ['1', '2', '3']})
foo type value
0 A bar 1
1 B bar 2
2 B baz 3
无论我如何尝试转向,我都无法做到正确。
最佳答案
使用 melt()方法:
In [39]: pd.melt(df, id_vars='foo', value_vars=['bar','baz'], var_name='type')
Out[39]:
foo type value
0 A bar 1
1 B bar 2
2 A baz NaN
3 B baz 3
或
In [38]: pd.melt(df, id_vars='foo', value_vars=['bar','baz'], var_name='type').dropna()
Out[38]:
foo type value
0 A bar 1
1 B bar 2
3 B baz 3
关于python - 取消堆叠数据框并保留列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44245834/