python – 在DataFrame中堆叠两列,重复其他列

2019年8月3日 262次阅读

我有一个像这样的结构的pandas DataFrame：

df = pd.DataFrame( [
            [ 'foo1', 'a', 'z', 'bar1', 1, 4 ],
            [ 'foo2', 'b', 'y', 'bar2', 2, 5 ],
            [ 'foo3', 'c', 'x', 'bar3', 3, 6 ]
        ] )
df.columns = [ 'foo', 'let1', 'let2', 'bar', 'num1', 'num2' ]
print( df )

    foo let1 let2   bar  num1  num2
0  foo1    a    z  bar1     1     4
1  foo2    b    y  bar2     2     5
2  foo3    c    x  bar3     3     6

我想堆叠列let1和let2,并添加一个标签告诉它们来自哪里. num1和num2也是如此.最后,我想实现这个目标：

    foo   let letval   bar   num  numval
0  foo1  let1      a  bar1  num1       1
1  foo2  let1      b  bar2  num1       2
2  foo3  let1      c  bar3  num1       3
3  foo1  let2      z  bar1  num2       4
4  foo2  let2      y  bar2  num2       5
5  foo3  let2      x  bar3  num2       6

到目前为止,我已经这样做了：

let = pd.concat( [ df.let1, df.let2 ] )
num = pd.concat( [ df.num1, df.num2 ] )
df = df.drop( ['let1', 'let2', 'num1', 'num2' ], axis=1 )
df = pd.concat( [ df, df ] )    
df[ 'letval' ] = let
df[ 'numval' ] = num
print( df )

    foo   bar letval  numval
0  foo1  bar1      a       1
1  foo2  bar2      b       2
2  foo3  bar3      c       3
0  foo1  bar1      z       4
1  foo2  bar2      y       5
2  foo3  bar3      x       6

但是,我很确定有一种更简单的方法可以实现这一点,而无需复制到虚拟变量和此类变通方法.

有任何想法吗？

最佳答案 以下是我尝试将
@ayhan的解决方案与
pd.melt()方法相结合：

In [191]: (pd.melt(df.drop(['num1','num2'], 1), id_vars=['foo','bar'],
   .....:          var_name='let', value_name='letval')
   .....:    .assign(numval=pd.lreshape(df.filter(like='num'),
   .....:                               {'numval': ['num1', 'num2']})))
Out[191]:
    foo   bar   let letval  numval
0  foo1  bar1  let1      a       1
1  foo2  bar2  let1      b       2
2  foo3  bar3  let1      c       3
3  foo1  bar1  let2      z       4
4  foo2  bar2  let2      y       5
5  foo3  bar3  let2      x       6
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