Pandas: 如何正确反旋转 df?

Pandas: how to unpivot df correctly?

我有以下数据框 df:

  A  B  Var    Value
0 A1 B1 T1name T1
1 A2 B2 T1name T1
2 A1 B1 T2name T2
3 A2 B2 T2name T2
4 A1 B1 T1res  1
5 A2 B2 T1res  1
6 A1 B1 T2res  2
7 A2 B2 T2res  2

我现在想要 'half' 我的数据框,因为 Var 包含不应放在同一列下的变量。我的预期结果是:

  A  B  Name   Value
0 A1 B1 T1     1
1 A2 B2 T1     1
2 A1 B1 T2     2
3 A2 B2 T2     2

我应该使用什么来正确地逆轴旋转?

然后 :

df = df[~df['Var'].isin(['T1name','T2name'])]

输出:

    A   B    Var Value
4  A1  B1  T1res     1
5  A2  B2  T1res     1
6  A1  B1  T2res     2
7  A2  B2  T2res     2

只需过滤字符串包含 res 的位置,并使用 var 列的前两个字符分配一个新列

df[df['Var'].str.contains('res')].assign(Name=df['Var'].str[:2]).drop(columns='Var')

    A   B Value Name
4  A1  B1     1   T1
5  A2  B2     1   T1
6  A1  B1     2   T2
7  A2  B2     2   T2

请注意,这会创建原始 DataFrame 的切片而不是副本

查看 df 有不同的选项可用。正则表达式似乎排在首位。如果正则表达式不起作用,也许可以考虑重新定义您的问题:

按 dtype 过滤 Value,替换 df 中不需要的字符并重命名列。下面的代码

df[df['Value'].str.isnumeric()].replace(regex=r'res$', value='').rename(columns={'Var':'Name'})

    A   B Name Value
4  A1  B1   T1     1
5  A2  B2   T1     1
6  A1  B1   T2     2
7  A2  B2   T2     2