pandas df 转换：比 df.unstack().unstack() 更好的方法

Question

正在尝试将 pandas 数据帧从宽格式转换为长格式。

我已经尝试 melt(), use wide_to_long()（简单的 melt()），但一直对我收到的语法和输出感到困惑。

我还通读了 SO 和网络上有关此主题的许多帖子，并尝试了 proposed 方法，但结果从来都不是我想要的。

帮助我发现了 unstack() - 我终于设法得到了我想要的结果 连续两次 : df.unstack().unstack().

我确定这不是最好的方法，希望得到提示！这是我的例子：

import pandas as pd

# an example df (the real data makes more sense):
series_list = [
    pd.Series(list("hello! hello!"), name='greeting'),
    pd.Series(list("Whosebug"), name='name'),
    pd.Series(list("howsit going?"), name='question')
]

wide_df = pd.DataFrame(series_list)

像这样创建一个 df 总是给我一个 wide 格式：

          0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12
greeting  h  e  l  l  o  !     h  e  l  l  o  !
name      s  t  a  c  k  o  v  e  r  f  l  o  w
question  h  o  w  s  i  t     g  o  i  n  g  ?

但是，我希望 pd.Series()s name= 属性成为 列名称。

对我有用的是提到的 df.unstack().unstack():

   greeting name question
0         h    s        h
1         e    t        o
2         l    a        w
3         l    c        s
4         o    k        i
5         !    o        t
6              v         
7         h    e        g
8         e    r        o
9         l    f        i
10        l    l        n
11        o    o        g
12        !    w        ?

但这确实很笨重，必须有更好的方法！

谢谢，祝你有美好的一天:)

Answer 1

使用T

wide_df.T
Out[1108]: 
   greeting name question
0         h    s        h
1         e    t        o
2         l    a        w
3         l    c        s
4         o    k        i
5         !    o        t
6              v         
7         h    e        g
8         e    r        o
9         l    f        i
10        l    l        n
11        o    o        g
12        !    w        ?

pandas df 转换：比 df.unstack().unstack() 更好的方法

pandas df transformation: a better way than df.unstack().unstack()

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