Question

我有以下要融合的数据框：

import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('1/1/2014', periods=4)
df = pd.DataFrame(np.eye(4, ), index=dates, columns=['A_var1', 'A_var2', 'B_var1', 'B_var2'])
print(df)

             A_var1  A_var2  B_var1  B_var2
2014-01-01     1.0     0.0     0.0     0.0
2014-01-02     0.0     1.0     0.0     0.0
2014-01-03     0.0     0.0     1.0     0.0
2014-01-04     0.0     0.0     0.0     1.0

我想获得以下信息：

            type    var1    var2  
2014-01-01   A      1.0     0.0    
2014-01-01   B      0.0     0.0    
2014-01-02   A      0.0     1.0     
2014-01-02   B      0.0     0.0  
2014-01-03   A      0.0     0.0    
2014-01-03   B      1.0     0.0
2014-01-04   A      0.0     0.0     
2014-01-04   B      0.0     1.0

关于如何有效地做到这一点的任何想法？我知道我可以使用melt函数，但是无法在那种情况下使用它。

非常感谢，

Answer 1

您可以在多索引列上使用stack。

In [304]: df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)

In [305]: df.stack(0).reset_index(1)
Out[305]:
           level_1  var1  var2
2014-01-01       A   1.0   0.0
2014-01-01       B   0.0   0.0
2014-01-02       A   0.0   1.0
2014-01-02       B   0.0   0.0
2014-01-03       A   0.0   0.0
2014-01-03       B   1.0   0.0
2014-01-04       A   0.0   0.0
2014-01-04       B   0.0   1.0

熊猫：通过拆分列和变量来重塑数据框

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