Question

我看过类似的问题，但我的问题更直接，更抽象。

我有一个带有＆＃34; n＆＃34;的数据帧。行，是＆＃34; n＆＃34;一个小数字。我们可以假设索引只是行号。我想把它转换成一行。

例如，如果我有

A,B,C,D,E
---------
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
11,12,13,14,5

我想要一个带有单行的数据帧：

A_1,B_1,C_1,D_1,E_1,A_2,B_2_,C_2,D_2,E_2,A_3,B_3,C_3,D_3,E_3
--------------------------
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,5

在Pandas中最常用的方法是什么？

Answer 1

让我们尝试使用stack，to_frame和T：

df.index = df.index + 1
df_out = df.stack()
df_out.index = df_out.index.map('{0[1]}_{0[0]}'.format)
df_out.to_frame().T

输出：

   A_1  B_1  C_1  D_1  E_1  A_2  B_2  C_2  D_2  E_2  A_3  B_3  C_3  D_3  E_3
0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14    5

Answer 2

我们需要stack和swaplevel

df1=df.stack().swaplevel()
df1.index=df1.index.map('{0[0]}_{0[1]}'.format) 
df1.to_frame().T
Out[527]: 
   A_0  B_0  C_0  D_0  E_0  A_1  B_1  C_1  D_1  E_1  A_2  B_2  C_2  D_2  E_2
0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14    5

或者你可以使用numpy

pd.DataFrame(data=np.concatenate(df.values),index=[m+'_'+str(n) for m,n in zip(df.columns.tolist()*3,np.repeat([1,2,3],df.shape[1]))]).T
Out[551]: 
   A_1  B_1  C_1  D_1  E_1  A_2  B_2  C_2  D_2  E_2  A_3  B_3  C_3  D_3  E_3
0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14    5

Answer 3

拆开并映射即

ndf = df.unstack().to_frame().T

ndf.columns = ndf.columns.map('{0[0]}_{0[1]}'.format) 

    A_0  A_1  A_2  B_0  B_1  B_2  C_0  C_1  C_2  D_0  D_1  D_2  E_0  E_1  E_2
0    1    6   11    2    7   12    3    8   13    4    9   14    5   10    5

如果您想要排序的列，那么您可以

ndf = df.unstack().to_frame().T.sort_index(1,1)

Answer 4

使用列表推导的另一种方法-

ndf = pd.DataFrame(df.values.reshape(1, -1)[0]).T
ndf.columns = [j + '_' + str(i) for i in range(1, 4) for j in df.columns]

将Pandas DataFrame转换为单行DataFrame

4 个答案: