Question

如何从pandas数据框中提取列，将其附加到行，同时保持其他列不变。

这是我的示例数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ID':  np.arange(0,5),
                  'sample_1' : [5,6,7,8,9],
                  'sample_2' : [10,11,12,13,14],
                  'group_id' : ["A","B","C","D","E"]})

我正在寻找的输出是：

df2 = pd.DataFrame({'ID':  [0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4],
                  'sample_1' : [5,6,7,8,9,10,11,12,13,14],
                  'group_id' : ["A","B","C","D","E","A","B","C","D","E"]})

我尝试使用pd.concat对数据帧和concat进行切片，但是它给出了NaN值。

我的原始数据集很大。

Answer 1

您可以使用widget.datasource.createItem({ success: function(record){ console.log(record._key); }, failure: function(error){ var err = error.toString(); if(err.indexOf("Duplicate entry") > -1){ alert("There is already a schedule on that date"); } else { alert(error.toString()); } } });进行此操作：将索引设置为您不想修改的列，调用堆栈，按“样本”列排序，然后重置索引：

stack

Answer 2

使用pd.wide_to_long：

res = pd.wide_to_long(df, stubnames='sample_', i='ID', j='group_id')
res.index = res.index.droplevel(1)
res = res.rename(columns={'sample_': 'sample_1'}).reset_index()

print(res)

   ID group_id  sample_1
0   0        A         5
1   1        B         6
2   2        C         7
3   3        D         8
4   4        E         9
5   0        A        10
6   1        B        11
7   2        C        12
8   3        D        13
9   4        E        14

Answer 3

您要查找的函数称为melt

例如：

df2 = pd.melt(df, id_vars=['ID', 'group_id'], value_vars=['sample_1', 'sample_2'], value_name='sample_1')

df2 = df2.drop('variable', axis=1)

如何从数据框中提取列并将其附加到行，同时保持其他列不变

3 个答案: