Python - 重构Dataframe，将列名移动到行，重塑数据帧

Question

我需要将df1转换为df2：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series

import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(index=['date_1', 'date_2', 'date_3'], 
              columns=["A_count", "A_dollar", "B_count", "B_dollar"], 
              data=[[10,"$100",7,"$786"], [3,"$43",6,"$88"],     [5,"$565",8,"$876"]])
df1

基本上我需要的是将项目（A和B）作为标签放在新列中，然后在A项下每行移动第3和第4列数据。这将为我们提供每个日期的新行。

Answer 1

您可以通过使用下划线将列转换为多索引，然后使用stack将其重新整形为长格式：

df1.columns = df1.columns.str.split("_", expand=True)
df1.stack(level=0).rename_axis((None, "item")).reset_index("item")

如果列名中有多个下划线，如下所示：

df1 = pd.DataFrame(index=['date_1', 'date_2', 'date_3'], 
              columns=["A_x_count", "A_x_dollar", "B_y_count", "B_y_dollar"], 
              data=[[10,"$100",7,"$786"], [3,"$43",6,"$88"],     [5,"$565",8,"$876"]])
df1

您可以将rsplit与n = 1一起使用，以便它只会拆分到最后一个下划线：

df1.columns = df1.columns.str.rsplit("_", n=1, expand=True)
df1.stack(level=0).rename_axis((None, "item")).reset_index("item")