使用列名将Python Pandas中的日期转换为长数据

您可以使用从宽到长的pandas，但是首先需要重塑列以适合从宽到长格式的pandas：

df.columns = ["_".join(entry.split("_")[::-1]) 
              if entry.endswith(("count", "date"))
              else entry
              for entry in df.columns]

现在，您可以重塑数据：

pd.wide_to_long(df, 
                ["count", "date"], 
                i="student_id", 
                j="type", 
                sep="_", 
                suffix=".+").reset_index()


                                  
  student_id    type                  count       date      
0  100      q1.cta1                 0          NaN
1  101      q1.cta1                 1          2019-03-26
2  102      q1.cta1                 1          2019-03-25
3  100      q1.cta1.reminder        0          NaN
4  101      q1.cta1.reminder        1          2019-03-31
5  102      q1.cta1.reminder        0          NaN

另外，您可以使用pyjanitor的ivot_longer函数，该函数是基于pandas的melt函数构建的，并提供了更多的灵活性（全面披露，我是该库的撰稿人）：

import pyjanitor
df.pivot_longer(index="student_id", 
                names_to=("type", ".value"), 
                names_sep="_")

    student_id  type             count  date
0     100      q1.cta1              0   NaN
1     100      q1.cta1.reminder     0   NaN
2     101      q1.cta1              1   2019-03-26
3     101      q1.cta1.reminder     1   2019-03-31
4     102      q1.cta1              1   2019-03-25
5     102      q1.cta1.reminder     0   NaN