Pandas DataFrame 将多个列值堆叠到单个列中

Question

假设以下数据帧：

  key.0 key.1 key.2  topic
1   abc   def   ghi      8
2   xab   xcd   xef      9

如何将所有 key.* 列的值组合成一个单独的列 'key'，该列与对应于 key.* 列的主题值相关联？这是我想要的结果：

   topic  key
1      8  abc
2      8  def
3      8  ghi
4      9  xab
5      9  xcd
6      9  xef

请注意，key.N 列的数量在某些外部 N 上是可变的。

Answer 1

你可以融化你的数据框：

>>> keys = [c for c in df if c.startswith('key.')]
>>> pd.melt(df, id_vars='topic', value_vars=keys, value_name='key')

   topic variable  key
0      8    key.0  abc
1      9    key.0  xab
2      8    key.1  def
3      9    key.1  xcd
4      8    key.2  ghi
5      9    key.2  xef

它还提供了密钥的来源。

从 v0.20 开始，melt 是 pd.DataFrame 的第一个 class 函数 class:

>>> df.melt('topic', value_name='key').drop('variable', 1)

   topic  key
0      8  abc
1      9  xab
2      8  def
3      9  xcd
4      8  ghi
5      9  xef

Answer 2

在尝试了各种方法后，我发现以下内容或多或少是直观的，前提是理解 stack 的魔法：

# keep topic as index, stack other columns 'against' it
stacked = df.set_index('topic').stack()
# set the name of the new series created
df = stacked.reset_index(name='key')
# drop the 'source' level (key.*)
df.drop('level_1', axis=1, inplace=True)

生成的数据帧符合要求：

   topic  key
0      8  abc
1      8  def
2      8  ghi
3      9  xab
4      9  xcd
5      9  xef

您可能需要打印中间结果以完整了解该过程。如果您不介意列数超过需要，关键步骤是 set_index('topic')、stack() 和 reset_index(name='key').

Answer 3

好的，因为当前答案之一被标记为与此问题重复，我将在这里回答。

通过使用wide_to_long

pd.wide_to_long(df, ['key'], 'topic', 'age').reset_index().drop('age',1)
Out[123]: 
   topic  key
0      8  abc
1      9  xab
2      8  def
3      9  xcd
4      8  ghi
5      9  xef

Pandas DataFrame 将多个列值堆叠到单个列中

Pandas DataFrame stack multiple column values into single column

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melt

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