Question

因此，我的数据集按位置为n个日期提供了一些信息。问题是每个日期实际上是一个不同的列标题。例如，CSV看起来像

location    name    Jan-2010    Feb-2010    March-2010
A           "test"  12          20          30
B           "foo"   18          20          25

我想要的是它看起来像

location    name    Date        Value
A           "test"  Jan-2010    12       
A           "test"  Feb-2010    20
A           "test"  March-2010  30
B           "foo"   Jan-2010    18       
B           "foo"   Feb-2010    20
B           "foo"   March-2010  25

问题是我不知道列中有多少个日期（虽然我知道它们总是会在名字后面开始）

Answer 1

<强>更新
从v0.20开始，melt是一阶函数，现在可以使用

df.melt(id_vars=["location", "name"], 
        var_name="Date", 
        value_name="Value")

  location    name        Date  Value
0        A  "test"    Jan-2010     12
1        B   "foo"    Jan-2010     18
2        A  "test"    Feb-2010     20
3        B   "foo"    Feb-2010     20
4        A  "test"  March-2010     30
5        B   "foo"  March-2010     25

旧（ER）版本：＆lt; 0.20

您可以使用pd.melt获取大部分内容，然后排序：

>>> df
  location  name  Jan-2010  Feb-2010  March-2010
0        A  test        12        20          30
1        B   foo        18        20          25
>>> df2 = pd.melt(df, id_vars=["location", "name"], 
                  var_name="Date", value_name="Value")
>>> df2
  location  name        Date  Value
0        A  test    Jan-2010     12
1        B   foo    Jan-2010     18
2        A  test    Feb-2010     20
3        B   foo    Feb-2010     20
4        A  test  March-2010     30
5        B   foo  March-2010     25
>>> df2 = df2.sort(["location", "name"])
>>> df2
  location  name        Date  Value
0        A  test    Jan-2010     12
2        A  test    Feb-2010     20
4        A  test  March-2010     30
1        B   foo    Jan-2010     18
3        B   foo    Feb-2010     20
5        B   foo  March-2010     25

（可能想要输入.reset_index(drop=True)，只是为了保持输出清洁。）

注意：pd.DataFrame.sort has been deprecated赞成pd.DataFrame.sort_values。

Answer 2

我想我找到了一个更简单的解决方案

temp1 = pd.melt(df1, id_vars=["location"], var_name='Date', value_name='Value')
temp2 = pd.melt(df1, id_vars=["name"], var_name='Date', value_name='Value')

用temp1的列temp2组合整个name

temp1['new_column'] = temp2['name']

您现在有了所需的内容。

Answer 3

`pd.wide_to_long`

您可以在年份列中添加前缀，然后直接输入pd.wide_to_long。我不会假装这是效率，但是在某些情况下，它可能比pd.melt更方便，例如当您的列已经具有适当的前缀时。

df.columns = np.hstack((df.columns[:2], df.columns[2:].map(lambda x: f'Value{x}')))

res = pd.wide_to_long(df, stubnames=['Value'], i='name', j='Date').reset_index()\
        .sort_values(['location', 'name'])

print(res)

   name        Date location  Value
0  test    Jan-2010        A     12
2  test    Feb-2010        A     20
4  test  March-2010        A     30
1   foo    Jan-2010        B     18
3   foo    Feb-2010        B     20
5   foo  March-2010        B     25

Answer 4

将set_index与stack一起用于MultiIndex Series，然后对于DataFrame加上reset_index与rename：

df1 = (df.set_index(["location", "name"])
         .stack()
         .reset_index(name='Value')
         .rename(columns={'level_2':'Date'}))
print (df1)
  location  name        Date  Value
0        A  test    Jan-2010     12
1        A  test    Feb-2010     20
2        A  test  March-2010     30
3        B   foo    Jan-2010     18
4        B   foo    Feb-2010     20
5        B   foo  March-2010     25

Answer 5

添加指向您可以复制的笔记本的链接，使用 pandas.melt 演示@DMS 的答案：

df.melt(id_vars=["location", "name"], 
    var_name="date", 
    value_name="value")

https://deepnote.com/@DataScience/Unpivot-a-DataFrame-from-wide-to-long-format-lN7WlqOdSlqroI_7DGAkoA

pandas将一些列转换为行

5 个答案:

`pd.wide_to_long`