我有一个如下所示的数据框。
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 20],
'b': [10, 200],
'c': [100, 300]})
print(df1)
a b c
0 1 10 100
1 20 200 300
我想要这两种格式 - 格式 1-
0, a, 1
0, b, 10
0, c, 100
1, a, 20
1, b, 200
1, c, 300
格式 2-
a=1
b=10
c=100
a=20
b=200
c=300
我可以转换为 dict 并进行一些迭代,但不确定这是否是最佳方法。
df1.to_dict()
{'a': {0: 1, 1: 20},
'b': {0: 10, 1: 200},
'c': {0: 100, 1: 300}
}
我怎样才能改变这个-
0 a=1
1 b=10
2 c=100
3 a=20
4 b=200
5 c=300
回到
a b c
0 1 10 100
1 20 200 300
最佳答案
IIUC,因为列名对你不重要,所以我不会改变它
s=df1.stack().reset_index()
s
Out[140]:
level_0 level_1 0
0 0 a 1
1 0 b 10
2 0 c 100
3 1 a 20
4 1 b 200
5 1 c 300
New=s.level_1+'='+s[0].astype(str)
New
Out[142]:
0 a=1
1 b=10
2 c=100
3 a=20
4 b=200
5 c=300
dtype: object
转换回来
s=s.str.split('=',expand=True)
s.assign(i=s.groupby(0).cumcount()).pivot('i',0,1)
Out[208]:
0 a b c
i
0 1 10 100
1 20 200 300
关于python - Pandas Dataframe 到键值对和 csv 格式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49014811/