我有一个数据框（totaldf）这样的：
... Hom ... March Plans March Ships April Plans April Ships ...
0 CAD ... 12 5 4 13
1 USA ... 7 6 2 11
2 CAD ... 4 9 6 14
3 CAD ... 13 3 9 7
... ... ... ... ... ... ...
一年中的所有月份。我希望它是：
... Hom ... Month Plans Ships ...
0 CAD ... March 12 5
1 USA ... March 7 6
2 CAD ... March 4 9
3 CAD ... March 13 3
4 CAD ... April 4 13
5 USA ... April 2 11
6 CAD ... April 6 14
7 CAD ... April 9 7
... ... ... ... ... ...
有没有一种简单的方法可以在不拆分字符串条目的情况下执行此操作？我玩过，totaldf.unstack()但是由于有多个列，因此我不确定如何正确地为数据框重新编制索引。
鉴于docs中提到的，您可以使用pd.wide_to_long，并付出一些额外的工作来获得正确的权限stubnames：
存根名称。假定宽格式变量以存根名称开头。
因此，有必要稍微修改列名称，以使存根名称位于每个列名称的开头：
m = df.columns.str.contains('Plans|Ships')
cols = df.columns[m].str.split(' ')
df.columns.values[m] = [w+month for month, w in cols]
print(df)
Hom PlansMarch ShipsMarch PlansApril ShipsApril
0 CAD 12 5 4 13
1 USA 7 6 2 11
2 CAD 4 9 6 14
3 CAD 13 3 9 7
现在，您可以使用pd.wide_to_longusing ['Ships', 'Plans']as存根名称来获取所需的输出：
((pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames=['Ships', 'Plans'], i = 'index',
j = 'Month', suffix='\w+')).reset_index(drop=True, level=0)
.reset_index())
x Month Hom Ships Plans
0 March CAD 5 12
1 March USA 6 7
2 March CAD 9 4
3 March CAD 3 13
4 April CAD 13 4
5 April USA 11 2
6 April CAD 14 6
7 April CAD 7 9
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