python - 如何在 Python 中更改 Pandas Dataframe 的结构？

Question

我有一个以下格式的当前 Pandas DataFrame(请参阅当前 DataFrame)，但我想更改它的结构，使其看起来像下面所需的 DataFrame。标题的顶行是经度，标题的第一列是纬度。

当前数据框:

       E0    E1    E2    E3    E4
LAT                              
89   0.01  0.01  0.02  0.01  0.00
88   0.01  0.00  0.00  0.01  0.00
87   0.00  0.02  0.01  0.02  0.01
86   0.02  0.00  0.03  0.02  0.00
85   0.00  0.00  0.00  0.01  0.03

构建它的代码:

df = pd.DataFrame({
    'LAT': [89, 88, 87, 86, 85],
    'E0': [0.01, 0.01, 0.0, 0.02, 0.0],
    'E1': [0.01, 0.0, 0.02, 0.0, 0.0],
    'E2': [0.02, 0.0, 0.01, 0.03, 0.0],
    'E3': [0.01, 0.01, 0.02, 0.02, 0.01],
    'E4': [0.0, 0.0, 0.01, 0.0, 0.03]
}).set_index('LAT')

所需的数据帧:

LAT  LON     R
 89    0  0.01 
 89    1  0.01
 89    2  0.02
 89    3  0.01
 89    4  0.00
 88    0  0.01
 88    1  0.00
 88    2  0.00
 88    3  0.01
 88    4  0.00
 87    0  0.00
 87    1  0.02
 87    2  0.01
 87    3  0.02
 87    4  0.01
 86    0  0.02
 86    1  0.00
 86    2  0.03
 86    3  0.02
 86    4  0.00
 85    0  0.00
 85    1  0.00
 85    2  0.00
 85    3  0.01
 85    4  0.03

Answer 1

尝试使用 stack + str.extract :

new_df = (
    df.stack()
        .reset_index(name='R')
        .rename(columns={'level_1': 'LON'})
)
new_df['LON'] = new_df['LON'].str.extract(r'(\d+$)').astype(int)

或者使用 pd.wide_to_long + reindex :

new_df = df.reset_index()
new_df = (
    pd.wide_to_long(new_df, stubnames='E', i='LAT', j='LON')
        .reindex(new_df['LAT'], level=0)
        .rename(columns={'E': 'R'})
        .reset_index()
)

new_df:

    LAT  LON     R
0    89    0  0.01
1    89    1  0.01
2    89    2  0.02
3    89    3  0.01
4    89    4  0.00
5    88    0  0.01
6    88    1  0.00
7    88    2  0.00
8    88    3  0.01
9    88    4  0.00
10   87    0  0.00
11   87    1  0.02
12   87    2  0.01
13   87    3  0.02
14   87    4  0.01
15   86    0  0.02
16   86    1  0.00
17   86    2  0.03
18   86    3  0.02
19   86    4  0.00
20   85    0  0.00
21   85    1  0.00
22   85    2  0.00
23   85    3  0.01
24   85    4  0.03