Question

我有一个具有以下结构的DF：

                    | Level           | Rate      |
Indicator           | AAA | BBB | CCC | XXX | YYY |
location   variable |
One        2017       0.69  0.22  0.71  0.02  0.98
           2018       0.31  0.15  0.78  0.03  0.96
           2019       0.55  0.19  0.82  0.04  0.83
Two        2017       0.31  0.33  0.93  0.11  0.21
           2018       0.24  0.35  0.01  0.12  0.14
           2019       0.16  0.25  0.12  0.14  0.17
Three      2017       0.58  0.11  0.55  0.21  0.27
           2018       0.75  0.10  0.68  0.22  0.25
           2019       0.42  0.08  0.71  0.23  0.41

我需要使DF具有以下结构（只有一个级别）：


location | variable | Indicator | Level | Rate |
------------------------------------------------
One      | 2017     | AAA       | 0.69  | NaN  |
...
Three    | 2019     | YYY       | NaN   | 0.41 |

我在下面做了几次这样的尝试，但是它们不起作用：

df.melt(col_level=0, id_vars = ['Location','Indicator','variable'] , value_vars = ['Level', 'Rate'])

任何帮助将不胜感激

Answer 1

将DataFrame.stack与DataFrame.rename_axis和DataFrame.reset_index结合使用：

df = df.stack().rename_axis(('location','variable','indicator')).reset_index()
print (df.head(10))
  location  variable indicator  Level  Rate
0      One      2017       AAA   0.69   NaN
1      One      2017       BBB   0.22   NaN
2      One      2017       CCC   0.71   NaN
3      One      2017       XXX    NaN  0.02
4      One      2017       YYY    NaN  0.98
5      One      2018       AAA   0.31   NaN
6      One      2018       BBB   0.15   NaN
7      One      2018       CCC   0.78   NaN
8      One      2018       XXX    NaN  0.03
9      One      2018       YYY    NaN  0.96

Python Pandas DataFrame融化多索引多层次

1 个答案: