Question

我有一个数据框，看起来像：

sensorId                   1      2      3   

9b:f3:55:19:00:4b:12:00    1      7      8    
bf:f3:55:19:00:4b:12:00    6      5      9   
da:f3:55:19:00:4b:12:00    1      1      2

并且我想用以下结构重构为数据框：

 sensorId                 y
 9b:f3:55:19:00:4b:12:00  1
 9b:f3:55:19:00:4b:12:00  7
 9b:f3:55:19:00:4b:12:00  8
 bf:f3:55:19:00:4b:12:00  6
 bf:f3:55:19:00:4b:12:00  5
 bf:f3:55:19:00:4b:12:00  9
 da:f3:55:19:00:4b:12:00  1
 da:f3:55:19:00:4b:12:00  1
 da:f3:55:19:00:4b:12:00  2

我尝试使用df.stack（），但结果并不乐观，因为它返回了pd.series：

9b:f3:55:19:00:4b:12:00  1      1
                         2      7
                         3      8
bf:f3:55:19:00:4b:12:00  1      6
                         2      5
                         3      9
da:f3:55:19:00:4b:12:00  1      1
                         2      1
                         3      2

Answer 1

使用双Series.reset_index-第一个用于删除第二级MultiIndex，第二个用于将Series转换为DataFrame：

df = df.stack().reset_index(level=1, drop=True).reset_index(name='y')
print (df)
                  sensorId  y
0  9b:f3:55:19:00:4b:12:00  1
1  9b:f3:55:19:00:4b:12:00  7
2  9b:f3:55:19:00:4b:12:00  8
3  bf:f3:55:19:00:4b:12:00  6
4  bf:f3:55:19:00:4b:12:00  5
5  bf:f3:55:19:00:4b:12:00  9
6  da:f3:55:19:00:4b:12:00  1
7  da:f3:55:19:00:4b:12:00  1
8  da:f3:55:19:00:4b:12:00  2

编辑：

由于df.stack返回MultiIndex，这意味着sensorId不是列，而是索引。

如果sensorId是列：

df = df.set_index('sensorId').stack().reset_index(level=1, drop=True).reset_index(name='y')

Answer 2

或使用：

df = df.set_index('sensorId').stack().reset_index(name='y').drop('level_1',1)

还有@jezrael的一些更正（他很好）：

df = df.set_index('sensorId').stack().reset_index(level=1, drop=True).reset_index(name='y')

现在：

print(df)

是：

                  sensorId  y
0  9b:f3:55:19:00:4b:12:00  1
1  9b:f3:55:19:00:4b:12:00  7
2  9b:f3:55:19:00:4b:12:00  8
3  bf:f3:55:19:00:4b:12:00  6
4  bf:f3:55:19:00:4b:12:00  5
5  bf:f3:55:19:00:4b:12:00  9
6  da:f3:55:19:00:4b:12:00  1
7  da:f3:55:19:00:4b:12:00  1
8  da:f3:55:19:00:4b:12:00  2

熊猫堆叠数据框

2 个答案: