| | Var1 Var2
|------------|------|------|-----|------|------|-----|
| | SPY | AAPL | MSFT| SPY | AAPL | MSFT
| Date | | | | | | |
| 2011-01-03 | 30 | 30 | 30 | 30 | 30 | 30 |
| 2011-01-04 | 30 | 30 | 30 | 21 | 30 | 30 |
| 2011-01-05 | 30 | 30 | 30 | 30 | 30 | 30 |
如何将上面具有多个层的数据框转换为如下所示的长格式？预期输出如下所示：
| | firm | Var1 | Var2 |
|------------|------|------|------|
| Date | | | |
| 2011-01-03 | AAPL | 30 | 30 |
| 2011-01-04 | SPY | 30 | 30 |
| 2011-01-05 | MSFT | 30 | 30 |
样本数据 ：
df = pd.DataFrame([{('Var1', 'SPY'): 30.0,
('Var1', 'AAPL'): 30.0,
('Var1', 'MSFT'): 30.0,
('Var2', 'SPY'): 30.0,
('Var2', 'AAPL'): 30.0,
('Var2', 'MSFT'): 30.0},
{('Var1', 'SPY'): 30.0,
('Var1', 'AAPL'): 30.0,
('Var1', 'MSFT'): 30.0,
('Var2', 'SPY'): 21.0,
('Var2', 'AAPL'): 30.0,
('Var2', 'MSFT'): 30.0},
{('Var1', 'SPY'): 30.0,
('Var1', 'AAPL'): 30.0,
('Var1', 'MSFT'): 30.0,
('Var2', 'SPY'): 30.0,
('Var2', 'AAPL'): 30.0,
('Var2', 'MSFT'): 30.0}]
让我们重现第一个数据帧。
A：
SPL AAPL MSFT
2011-01-03 30 30 30
2011-01-04 30 30 30
2011-01-05 30 30 30
B：
SPL AAPL MSFT
2011-01-03 30 30 30
2011-01-04 21 30 30
2011-01-05 30 30 30
A.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Var1'], A.columns])
B.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Var2'], B.columns])
df = pd.concat([A, B], axis = 1)
您当前的数据框df：
Var1 Var2
SPL AAPL MSFT SPL AAPL MSFT
2011-01-03 30 30 30 30 30 30
2011-01-04 30 30 30 21 30 30
2011-01-05 30 30 30 30 30 30
码：
df = df.stack().reset_index().rename(columns={'level_0':'Date', 'level_1': 'firm'})
df.set_index(['Date'], inplace=True)
结果df：
firm Var1 Var2
Date
2011-01-03 AAPL 30 30
2011-01-03 MSFT 30 30
2011-01-03 SPL 30 30
2011-01-04 AAPL 30 30
2011-01-04 MSFT 30 30
2011-01-04 SPL 30 21
2011-01-05 AAPL 30 30
2011-01-05 MSFT 30 30
2011-01-05 SPL 30 30
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