使用 pandas 转换为长面板数据格式

Question

我有一个 DataFrame，其中行代表时间，列代表个人。我想以一种有效的方式将其转换为 pandas 中的长面板数据格式，因为 DataFames 相当大。我想避免循环。这是一个示例：以下 DataFrame：

      id    1    2
date              
20150520  3.0  4.0
20150521  5.0  6.0

应该转化为：

date        id        value
20150520    1         3.0
20150520    2         4.0
20150520    1         5.0
20150520    2         6.0

由于数据量大，速度对我来说非常重要。如果有权衡的话，我更喜欢它而不是优雅。虽然我怀疑我错过了一个相当简单的功能，但 pandas 应该能够处理它。有什么建议吗？

Answer 1

您要找的功能是

df.reset_index()

然后您可以使用

重命名您的列

df.columns = ['date', 'id', 'value']

Answer 2

我觉得你需要stack with reset_index:

print (df)
            1    2
date              
20150520  3.0  4.0
20150521  5.0  6.0

df = df.stack().reset_index()
df.columns = ['date','id','value']
print (df)
       date id  value
0  20150520  1    3.0
1  20150520  2    4.0
2  20150521  1    5.0
3  20150521  2    6.0

print (df)
id          1    2
date              
20150520  3.0  4.0
20150521  5.0  6.0

df = df.stack().reset_index(name='value')
print (df)
       date id  value
0  20150520  1    3.0
1  20150520  2    4.0
2  20150521  1    5.0
3  20150521  2    6.0

Answer 3

使用melt

pd.melt(df.reset_index(),
        id_vars='date',
        value_vars=['1', '2'],
        var_name='Id')

编辑：
因为 OP 想要快 ;-)

def pir(df):
    dv = df.values
    iv = df.index.values
    cv = df.columns.values
    rc, cc = df.shape
    return pd.DataFrame(
        dict(value=dv.flatten(),
             id=np.tile(cv, rc)),
        np.repeat(iv, cc))

使用 pandas 转换为长面板数据格式

Converting to long panel data format with pandas

python

dataframe

python-3.x

pandas

panel-data