如何在 Pandas 中将宽数据转换为长格式？

在 Pandas 中将宽数据重塑为长格式

在数据操作领域，将数据从宽格式重塑为长格式通常会出现为必要性。考虑以下 pandas 数据框：

	AA	BB	CC
05/03	1	2	3
06/03	4	5	6
07/03	7	8	9
08/03	5	7	1

将其转换为所需的长格式：

| AA | 05/03 | 1 |
| AA | 06/03 | 4 |
| AA | 07/03 | 7 |
| AA | 08/03 | 5 |
| BB | 05/03 | 2 |
| BB | 06/03 | 5 |
| BB | 07/03 | 8 |
| BB | 08/03 | 7 |
|抄送 | 05/03 | 3 |
|抄送 | 06/03 | 6 |
|抄送 | 07/03 | 9 |
|抄送 | 08/03 | 1 |

我们使用 pandas.melt 或 pandas.DataFrame.melt 函数，它可以优雅地将宽数据转换为长格式。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date' : ['05/03', '06/03', '07/03', '08/03'],
    'AA' : [1, 4, 7, 5],
    'BB' : [2, 5, 8, 7],
    'CC' : [3, 6, 9, 1]
}).set_index('date')

df = df.reset_index()
pd.melt(df, id_vars='date', value_vars=['AA', 'BB', 'CC'])

或者，可以通过调用省略 reset_index 步骤使用ignore_index=False:

dfm = df.melt(ignore_index=False).reset_index()

融化，得到所需的长格式：

	date	variable	value
0	05/03	AA	1
1	06/03	AA	4
2	07/03	AA	7
3	08/03	AA	5
4	05/03	BB	2
5	06/03	BB	5
6	07/03	BB	8
7	08/03	BB	7
8	05/03	CC	3
9	06/03	CC	6
10	07/03	CC	9
11	08/03	CC	1

此转换可以根据共享日期和列名称与其他数据帧进行高效合并。

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