<分区>
我有一个数据框如下:
ID Date ColA1 ColB1 ColA2 ColB2 ColA3 ColB3
id1 date1 1 2 3 4 5 6
id2 date2 7 8 9 10 11 12
如何拆分列 ColA2、ColB2、ColA3、ColB3 并将它们再次合并到数据集作为行(考虑 ID 和 Date 列)？
预期输出:
ID Date ColA ColB
id1 date1 1 2
id1 date1 3 4
id1 date1 5 6
id2 date2 7 8
id2 date2 9 10
id2 date2 11 12
谢谢!
最佳答案
你需要wide_to_long
pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = 'index', j = 'value').reset_index(drop = True)
ColA ColB
0 1 2
1 7 8
2 3 4
3 9 10
4 5 6
5 11 12
编辑
没有 reset_index()
pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = 'index', j = 'value')
ColA ColB
index value
0 1 1 2
1 1 7 8
0 2 3 4
1 2 9 10
0 3 5 6
1 3 11 12
编辑2
使用 OP 提供的新数据样本:
pd.wide_to_long(df, stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = ['ID', 'Date'], j = 'value').reset_index([0,1])
ID Date ColA ColB
value
1 id1 date1 1 2
2 id1 date1 3 4
3 id1 date1 5 6
1 id2 date2 7 8
2 id2 date2 9 10
3 id2 date2 11 12
关于python - 如何拆分列并将它们合并为行？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55943641/