仅对列中的特定值进行透视

Question

我有这样的数据框（key_ 的数量总是等于 value_ 的数量，但这个数字是事先不知道的）：

    firstid    secondid    key_1    key_2    key_3    ...    key_n    value_1    value_2    value_3    ...    value_n
      1          one         A        B        C       ...    Z        alpha    beta          gamma    ...    omega

我想将它们重塑成这种格式：

first_id    second_id    key    value
1             one         A    alpha
1             one         B    beta
1             one         C    gamma
1             one         ...    ...
1             one         Z    omega

像这样使用 melt...

value_vars = [x for x in df.columns if x.startswith('key_') or x.startswith('value_')]

df = pd.melt(df, id_vars=["firstid",
                            "secondid"],
              value_vars=value_vars)

...我得到这个结果：

   firstid secondid variable  value
0        1      one    key_1      A
1        1      one    key_2      B
2        1      one    key_3      C
3        1      one    key_n      Z
4        1      one  value_1  alpha
5        1      one  value_2   beta
6        1      one  value_3  gamma
7        1      one  value_n   omega

它显然仍然是一个步骤，但我无法弄清楚熔化、枢轴、堆栈等丛林中的哪一步。欢迎任何解释或线索。

Answer 1

我认为你需要：

第一个 set_index 对于没有 _
按 split

MultiIndex

由 stack
双重数据清理reset_index

df = df.set_index(['firstid','secondid'])
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
df = df.stack().reset_index(level=2, drop=True).reset_index()
print (df)
   firstid secondid key  value
0        1      one   A  alpha
1        1      one   B   beta
2        1      one   C  gamma
3        1      one   Z   zeta

仅对列中的特定值进行透视

Pivot only certain values in a column

python

reshape

pandas