python - 重新格式化 pandas 表 - 我需要一个数据透视表吗？

Question

我确信这很简单，但我的大脑被卡住了，有很多不同的pivot和transpose方法。在这个阶段有一个提示会很好。

我有这个数据框:

我想要这个:

我知道如何到达这里，如果这有帮助，但我不确定是否有帮助

仅供引用 - 实际数据有更多列，我需要根据“站点”列将这四列分开，重新格式化所有内容，计算一些百分比，将各个部分重新组合在一起，最终得到如下结果:

我希望如果我能够正确地重新格式化部分数据，我就可以重复这个过程......

(然后我需要弄清楚如何运行卡方检验，但那是稍后的事......:-(

Answer 1

最简单的解决方案是df.stack:

df = pd.DataFrame({'MIC-m': [138, 3, 22, 45],
                   'MIC-t': [34, 90, 30, 53],
                   'MIC-q': [73, 13, 53, 68],
                   'Total': [229, 229, 229, 229]}, index=['H', 'L', 'M', 'X'])

# Drop total, because we need sum of columns, not rows
df.drop(columns='Total', inplace=True)

# Get final result
df = pd.DataFrame(df.append(df.sum().rename('Total')).T.stack(), columns=['count'])

产量:

             count
MIC-m H        138
      L          3
      M         22
      X         45
      Total    208
MIC-t H         34
      L         90
      M         30
      X         53
      Total    207
MIC-q H         73
      L         13
      M         53
      X         68
      Total    207