python中从宽到长的数据操作示例

2019年8月3日 194次阅读

我刚刚提出了一个类似的问题
here,并得到了答案,但认识到,通过向DataFrame添加一个新列,所提出的解决方案失败,因为问题有点不同.

我想离开这里：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2],
                   'Value_2013': [100, 200],
                   'Value_2014': [245, 300],
                   'Value_2016': [200, float('NaN')]})

print(df)

    ID  Value_2013  Value_2014  Value_2016
0   1         100         245       200.0
1   2         200         300         NaN

至：

df_new = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 1, 2, 2],
                       'Year': [2013, 2014, 2016, 2013, 2014],
                       'Value': [100, 245, 200, 200, 300]})

print(df_new)

    ID  Value  Year
0   1    100  2013
1   1    245  2014
2   1    200  2016
3   2    200  2013
4   2    300  2014

我有什么想法可以面对这个挑战吗？

最佳答案
pandas.melt()方法让你到了一半.之后,这只是一些小的清理.

df = pd.melt(df, id_vars='ID', var_name='Year', value_name='Value')
df['Year'] = df['Year'].map(lambda x: x.split('_')[1])
df = df.dropna().astype(int).sort_values(['ID', 'Year']).reset_index(drop=True)
df = df.reindex_axis(['ID', 'Value', 'Year'], axis=1)

print(df)
   ID  Value  Year
0   1    100  2013
1   1    245  2014
2   1    200  2016
3   2    200  2013
4   2    300  2014
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