如何从 pandas DataFrame 中“取消透视”特定列？

Posted 2023-02-15

【中文标题】如何从 pandas DataFrame 中“取消透视”特定列？

【英文标题】：How can I "unpivot" specific columns from a pandas DataFrame?

【发布时间】：2014-06-14 18:27:20

【问题描述】：

我有一个 pandas DataFrame，例如：

x = DataFrame.from_dict('farm' : ['A','B','A','B'], 
                         'fruit':['apple','apple','pear','pear'], 
                         '2014':[10,12,6,8], 
                         '2015':[11,13,7,9])

即：

   2014  2015 farm  fruit
0    10    11    A  apple
1    12    13    B  apple
2     6     7    A   pear
3     8     9    B   pear

我怎样才能把它转换成这个：？

  farm  fruit  value  year
0    A  apple     10  2014
1    B  apple     12  2014
2    A   pear      6  2014
3    B   pear      8  2014
4    A  apple     11  2015
5    B  apple     13  2015
6    A   pear      7  2015
7    B   pear      9  2015

我已经尝试过stack 和unstack，但没能成功。

谢谢！

【问题讨论】：

Melt 是这个函数的好名字

【参考方案1】：

这可以通过pd.melt()来完成：

# value_name is 'value' by default, but setting it here to make it clear
pd.melt(x, id_vars=['farm', 'fruit'], var_name='year', value_name='value')

结果：

  farm  fruit  year  value
0    A  apple  2014     10
1    B  apple  2014     12
2    A   pear  2014      6
3    B   pear  2014      8
4    A  apple  2015     11
5    B  apple  2015     13
6    A   pear  2015      7
7    B   pear  2015      9

[8 rows x 4 columns]

我不确定“melt”作为这种操作的名称有多常见，但这就是它在 R 的 reshape2 包中的名称，这可能是此处名称的灵感来源。

【讨论】：

令人难以置信的简单和真棒名字 - 融化！非常感谢！

'melt' 做得非常好。

非常感谢。这正是我想要的。