如何将DataFrame列作为python中的行收集到键值对中

2023年4月3日 373次阅读

我正在尝试将pandas DataFrame列收集到一个键值对中,并将其列为
python中的一行.如果我们以下面的DataFrame为例,我想从这里开始：

import pandas as pd
from collections import OrderedDict

df = pd.DataFrame({'value_2016': [200],
                   'value_2017': [300],
                   'value_2018': [float('NaN')]})
print(df)

     value_2016  value_2017  value_2018
0         200         300         NaN

至：

df_result = pd.DataFrame(OrderedDict({'year': [2016, 2017],
                                      'value': [200, 300]}))

print(df_result)

   year  value
0  2016    200
1  2017    300

如果你熟悉R,那么等价物会是这样的：

require("plyr"); require("dplyr"); require(tidyr)

df <- data.frame(value_2016 = 200,
                 value_2017 = 300,
                 value_2018 = NA)

df %>% 
   gather(year, value, value_2016:value_2018) %>% 
   mutate(year = gsub(x = .$year, replacement = "", "value_")) %>% 
   na.exclude

     year value
   1 2016   200
   2 2017   300

任何帮助都会非常酷！

最佳答案 您可以在
split之前创建MultiIndex,然后在
stack之前重新整形：

df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
df = df.stack().reset_index(level=0, drop=True).rename_axis('year').reset_index()
#if necessary convert float to int
df.value = df.value.astype(int)
print (df)
   year  value
0  2016    200
1  2017    300

如果想使用DataFrame构造函数使用get_level_values：

df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
df = df.stack()

df_result = pd.DataFrame(OrderedDict({'year': df.index.get_level_values(1),
                                      'value': df['value'].astype(int).values}))

print(df_result)
   year  value
0  2016    200
1  2017    300
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