向下移动列并复制 pandas 中的键

Question

我有以下数据框：

ID first mes1.1 mes 1.2 ... mes 1.10 mes2.[1-10] mes3.[1-10] 123df John 5.5 130 45 [12,312,...] [123,346,53] ...

其中我使用 [] 符号缩写了列。所以在这个数据框中我有 31 列：first、mes1.[1-10]、mes2.[1-10] 和 mes3.[1-10]。每行都由一个唯一索引作为键：ID。

我想形成一个新的 table，其中我复制了所有列值（此处由 ID 和 first 表示）并移动 mes2和 mes3 列（其中 20 个）"down" 给我这样的东西：

ID first mes1 mes2 ... mes10 123df John 5.5 130 45 123df John 341 543 53 123df John 123 560 567 ...

Answer 1

# How I set up your dataframe (please include a reproducible df next time)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(6,31), index=["ID" + str(i) for i in range(6)], 
columns=['first'] + ['mes{0}.{1}'.format(i, j) for i in range(1,4) for j in range(1,11)])
df['first'] = 'john'

那么有两种方法可以做到这一点

# Generate new underlying array
first = np.repeat(df['first'].values, 3)[:, np.newaxis]
new_vals = df.values[:, 1:].reshape(18,10)
new_vals = np.hstack((first, new_vals))
# Create new df
m = pd.MultiIndex.from_product((df.index, range(1,4)), names=['ID', 'MesNum'])
pd.DataFrame(new_vals, index=m, columns=['first'] + list(range(1,11)))

或仅使用 Pandas

df.columns = ['first'] + list(range(1,11))*3
pieces = [df.iloc[:, i:i+10] for i in range(1,31, 10)]
df2 = pd.concat(pieces, keys = ['first', 'second', 'third'])
df2 = df2.swaplevel(1,0).sortlevel(0)
df2.insert(0, 'first', df['first'].repeat(3).values)

向下移动列并复制 pandas 中的键

Moving columns down and replicating keys in pandas

python

pandas