如何将特定列转置为 pandas 中的行关联其他列值

Question

您好，我正在尝试在 pandas 中进行转置操作，但条件是一列的值应与转置后的行相关联。下面给出的示例将解释更好的方法：数据看起来像：

A   1   2   3   4  51  52 53 54 
B   11  22  23  24 71  72 73 74

我尝试这样做的结果：

在第一行中，数据在单行中，我想将数据从 1 转置为 4，其他列中的值为 'A'。谁能建议我该怎么做？

Answer 1

看来你需要melt or stack:

print (df)
   0   1   2   3   4
0  A   1   2   3   4
1  B  11  22  23  24

df1 = pd.melt(df, id_vars=0).drop('variable', axis=1).sort_values(0)
df1.columns = list('ab')
print (df1)
   a   b
0  A   1
2  A   2
4  A   3
6  A   4
1  B  11
3  B  22
5  B  23
7  B  24

df2 = df.set_index(0).stack().reset_index(level=1, drop=True).reset_index(name='a')
df2.columns = list('ab')
print (df2)
   a   b
0  A   1
1  A   2
2  A   3
3  A   4
4  B  11
5  B  22
6  B  23
7  B  24

通过评论编辑：

#set index with first column
df = df.set_index(0)

#create MultiIndex
cols = np.arange(len(df.columns))
df.columns = [ cols // 4, cols % 4]
print (df)
    0               1            
    0   1   2   3   0   1   2   3
0                                
A   1   2   3   4  51  52  53  54
B  11  22  23  24  71  72  73  74

#stack, reset index names, remove level and reset index
df1 = df.stack().rename_axis((None, None)).reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
#set new columns names
df1.columns = ['a','b','c']
print (df1)
   a   b   c
0  A   1  51
1  A   2  52
2  A   3  53
3  A   4  54
4  B  11  71
5  B  22  72
6  B  23  73
7  B  24  74

如何将特定列转置为 pandas 中的行关联其他列值

How To transpose specific columns into rows in pandas associate other column value

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