Question

嗨，我正试图以某种方式重塑数据框。

这是我的数据框，

         des1 des2 des3 interval1 interval2 interval3
value   
aaa       a    b    c     ##1         ##2       ##3
bbb       d    e    f     ##4         ##5       ##6
ccc       g    h    i     ##7         ##8       ##9

des1对应于interval1，依此类推。 interval列有一系列日期，des列有描述。

我想重塑数据框，使其看起来像这样：

         des      interval
value   
aaa       a         ##1
aaa       b         ##2
aaa       c         ##3
bbb       d         ##4
bbb       e         ##5
bbb       f         ##6
ccc       g         ##7
ccc       h         ##8
ccc       i         ##9

我该怎么做呢？我对.stack（）有点熟悉，但我无法得到我想要的东西。

感谢您的帮助。随意发表参考文献。

Answer 1

这可能是一种较短的方法：

[72]:

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(map(lambda x: (x[:-1], x), df.columns))
In [73]:

print pd.DataFrame({key:df[key].stack().values for key in set(df.columns.get_level_values(0))},
                   index = df['des'].stack().index.get_level_values(0))
      des interval
value             
aaa     a      ##1
aaa     b      ##2
aaa     c      ##3
bbb     d      ##4
bbb     e      ##5
bbb     f      ##6
ccc     g      ##7
ccc     h      ##8
ccc     i      ##9

或保留1,2,3信息：

[73]:

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(map(lambda x: (x[:-1], x[-1]), df.columns))
Keys = set(df.columns.get_level_values(0))
df2  = pd.concat([df[key].stack() for key in Keys], axis=1)
df2.columns = Keys
print df2
        des interval
value               
aaa   1   a      ##1
      2   b      ##2
      3   c      ##3
bbb   1   d      ##4
      2   e      ##5
      3   f      ##6
ccc   1   g      ##7
      2   h      ##8
      3   i      ##9

Answer 2

这只是$collection = Mage::getModel('sales/order_payment_transaction')->getCollection() ->addAttributeToFilter('order_id', array('eq' => $payment->getOrder()->getEntityId())) ->addAttributeToFilter('txn_type', array('eq' => 'capture')) ->addPaymentIdFilter($payment->getId()); $transaction = $collection->getAdditionalInformation('transactionId'); $transactionGUId = $collection->getAdditionalInformation('transactionGUId');，文档是here

.melt

Answer 3

我认为CT Zhu提供的解决方案非常天才。但你也可以逐步重塑这个（也许这是常用的方法）。

 d = {'des1' : ['', 'a', 'd', 'g'],
     'des2' : ['', 'b', 'e', 'h'],
     'des3' : ['', 'c', 'f', 'i'],
     'interval1' : ['', '##1', '##4', '##7'],
     'interval2' : ['', '##2', '##5', '##6'],
     'interval3' : ['', '##3', '##6', '##9']}

df = pd.DataFrame(d, index=['value', 'aaa', 'bbb', 'ccc'], 
                  columns=['des1', 'des2', 'des3', 'interval1', 'interval2', 'interval3'])

nd = {'des' : [''] + df.iloc[1, 0:3].tolist() + df.iloc[2, 0:3].tolist() + df.iloc[3, 0:3].tolist(),
      'interval' : ['']+ df.iloc[1, 3:6].tolist() + df.iloc[2, 3:6].tolist() + df.iloc[3, 3:6].tolist()}

ndf = pd.DataFrame(nd, index=['value', 'aaa', 'aaa', 'aaa', 'bbb', 'bbb', 'bbb', 'ccc', 'ccc', 'ccc'], columns=['des', 'interval'])

Answer 4

使用 pandas.wide_to_long 可以方便地完成这种类型的重塑：

import io
import pandas as pd  # v 1.2.3

data = '''
value des1 des2 des3 interval1 interval2 interval3  
aaa  a  b  c ##1 ##2 ##3
bbb  d  e  f ##4 ##5 ##6
ccc  g  h  i ##7 ##8 ##9
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=0, delim_whitespace=True)

pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames=['des', 'interval'],
                i='value', j='var_id').droplevel(1).sort_index()

pandas dataframe将多个值变量重新整形/堆叠成单独的列

4 个答案: