Question

我有一个数据框df：

Item   Name  Location  Jan-Units  Feb-Units  Mar-Units  Jan-Rev  Feb-Rev  Mar-Rev  Jan-Trl  Feb-Trl  Mar-Trl
123    ABC   CA        20         30        40          100      150      200      1.00     1.50     2.00
456    DEF   AZ        25         35        45          125      175      225      1.25     1.75     2.25

我需要多次熔化此df，使前3列保持不变，并根据熔化的列的前3个字符添加日期列。输出应为：

Item    Name  Location  Date        Units  Rev   Trl
123     ABC   CA        01/01/2020  20     100   1.00
123     ABC   CA        02/01/2020  30     150   1.50
123     ABC   CA        03/01/2020  40     200   2.00
456     DEF   AZ        01/01/2020  25     125   1.25
456     DEF   AZ        02/01/2020  35     175   1.75
456     DEF   AZ        03/01/2020  45     225   2.25

（实际df包含2020年的所有月份和几百行）

Answer 1

首先重塑您的列，然后使用pd.wide_to_long：

import pprint
import xmltodict

xml = '''<r><department name="RnD">
    <section name="Prototyping">
        <room name="A.2.25">
            <machine name="Yamaha YSM" serial="123456"/>
            <machine name="Yamaha YSM" serial="123556"/>
            <machine name="Yamaha YSM" serial="654321"/>
            <machine name="Omron X-Ray" serial="X235-566"/>
        </room>
    </section>
    <department name="Oper">
    <section name="SectionName">
        <room name="A.2.25">
            <machine name="Yamaha YSM" serial="123456"/>
            <machine name="Yamaha YSM" serial="123556"/>
            <machine name="Yamaha YSM" serial="654321"/>
            <machine name="Omron X-Ray" serial="X235-566"/>
        </room>
        <room name="A.2.251">
            <machine name="Yamaha YSM" serial="123456"/>
            <machine name="Yamaha YSM" serial="123556"/>
            <machine name="Yamaha YSM" serial="654321"/>
            <machine name="Omron X-Ray" serial="X235-566"/>
        </room>
    </section>
</department>
</department></r>'''
data = xmltodict.parse(xml)
pprint.pprint(data)
print(data['r']['department']['@name'])

多次融化熊猫数据框

1 个答案: