如何重塑 pandas DataFrame，将列名转换为值
How to reshape pandas DataFrame, transforming column names to values
我有这个矩阵：
columnA columnB ... columnX
index0 val0A val0B ... val0X
index1 val1A val1B ... val1X
... ... ... ... ...
indexN valNA valNB ... valNX
我想以这种方式重塑 pandas DataFrame：
values columns
index0A val0A columnA
index1A val1A columnA
... ... ...
index0B val0B columnB
index1B val1B columnB
...
indexNX valNX columnX
我怎样才能实现它，这个转换的通常名称是什么？
我想你想要 melt()
一个例子
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,45,34,23], "B": [20, 30, 10, 40, 50]})
df
A B
0 10 20
1 20 30
2 45 10
3 34 40
4 23 50
pd.melt(df)
variable value
0 A 10
1 A 20
2 A 45
3 A 34
4 A 23
5 B 20
6 B 30
7 B 10
8 B 40
9 B 50
我有这个矩阵：
columnA columnB ... columnX
index0 val0A val0B ... val0X
index1 val1A val1B ... val1X
... ... ... ... ...
indexN valNA valNB ... valNX
我想以这种方式重塑 pandas DataFrame：
values columns
index0A val0A columnA
index1A val1A columnA
... ... ...
index0B val0B columnB
index1B val1B columnB
...
indexNX valNX columnX
我怎样才能实现它，这个转换的通常名称是什么？
我想你想要 melt()
一个例子
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,45,34,23], "B": [20, 30, 10, 40, 50]})
df
A B
0 10 20
1 20 30
2 45 10
3 34 40
4 23 50
pd.melt(df)
variable value
0 A 10
1 A 20
2 A 45
3 A 34
4 A 23
5 B 20
6 B 30
7 B 10
8 B 40
9 B 50