手动重新创建熊猫融化功能

Question

我试图在Pandas中手动重新创建melt（）功能，以便更好地理解索引和预制功能的机制，但是我有点挣扎。

如果我定义一个函数melt_man（df，col_vals_key，values）：

其中df =原始数据框（如下），col_vals代表原始表中各列的名称，key是新表中此列的名称（在本例中为city），而value是保存此温度数据的新列的名称。

我正在考虑的步骤将是创建一个新的数据框，使原始表中的所有列保持不变，但col_vals指定的列除外。然后，我想获取原始表的列名（如图所示）并将其作为行插入新表中。从那里我有点迷茫。最好的方法是merge（）的一些变化吗？似乎从那里开始，我想做一些与excel中的index_match相似的事情来传递值，然后我找到了lookup（）函数，但是这要求列表的长度是相同的。这里是pandas / python的新手，因此将不胜感激！ 谢谢 我到目前为止所拥有的..

new_table = df.loc [:, df.columns！= col_vals]

new_table = df.loc [col_vals]

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