a = {'pk': 1, 'pk_name':'p1', 'c1':1, 'c1_val': 1, 'c1_val2': 1, 'c2':0, 'c2_val': 0, 'c2_val2': 1}
b = {'pk': 2, 'pk_name':'p2', 'c1':0, 'c1_val': 1, 'c1_val2': 1, 'c2':0, 'c2_val': 0, 'c2_val2': 1}
c = {'pk': 3, 'pk_name':'p3', 'c1':0, 'c1_val': 1, 'c1_val2': 1, 'c2':0, 'c2_val': 0, 'c2_val2': 1}
d = {'pk': 4, 'pk_name':'p4', 'c1':1, 'c1_val': 1, 'c1_val2': 1, 'c2':0, 'c2_val': 0, 'c2_val2': 1}
e = {'pk': 5, 'pk_name':'p5', 'c1':1, 'c1_val': 1, 'c1_val2': 1, 'c2':0, 'c2_val': 0, 'c2_val2': 1}
df = pd.DataFrame([a, b, c, d, e])
pk pk_name c1 c1_val c1_val2 c2 c2_val c2_val2
0 1 p1 1 1 1 0 0 1
1 2 p2 0 1 1 0 0 1
2 3 p3 0 1 1 0 0 1
3 4 p4 1 1 1 0 0 1
4 5 p5 1 1 1 0 0 1
我想将数据框转换为如下形式：
pk pk_name c val val2
0 1 p1 1 1 1
1 2 p2 0 1 1
2 3 p3 0 1 1
3 4 p4 1 1 1
4 5 p5 1 1 1
5 1 p1 0 0 1
6 2 p2 0 0 1
7 3 p3 0 0 1
8 4 p4 0 0 1
9 5 p5 0 0 1
堆叠以c（c1，c2）开头的列，并将val列（val，val2）熔化为长格式。
使用lreshape与提取的列名：
a = df.columns[df.columns.str.contains('^c\d+$')]
b = df.columns[df.columns.str.endswith('val2')]
c = df.columns[df.columns.str.endswith('val')]
df1 = pd.lreshape(df, {'c': a, 'val' : b, 'val2' : c})
print (df1)
pk pk_name c val val2
0 1 p1 1 1 1
1 2 p2 0 1 1
2 3 p3 0 1 1
3 4 p4 1 1 1
4 5 p5 1 1 1
5 1 p1 0 1 0
6 2 p2 0 1 0
7 3 p3 0 1 0
8 4 p4 0 1 0
9 5 p5 0 1 0
如果应更改顺序，请将列拆分为MultiIndex，然后通过DataFrame.stack以下方式重塑：
#rename columns with c and number - add `_c`
cols = df.columns[df.columns.str.contains('^c\d+$')]
df = df.rename(columns = dict(zip(cols, cols + '_c')))
df1 = df.set_index(['pk','pk_name'])
df1.columns = df1.columns.str.split('_', expand=True)
df1 = df1.stack(0).reset_index(level=2, drop=True).reset_index()
print (df1)
pk pk_name c val val2
0 1 p1 1 1 1
1 1 p1 0 0 1
2 2 p2 0 1 1
3 2 p2 0 0 1
4 3 p3 0 1 1
5 3 p3 0 0 1
6 4 p4 1 1 1
7 4 p4 0 0 1
8 5 p5 1 1 1
9 5 p5 0 0 1
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句