如何将 Pandas DataFrame 列转换为具有'日期”和'值”列的行？

使用 Pandas 将列转换为行

将数据集从列重塑为行，其中每列代表不同的日期，并且所需的输出需要“日期”列和“值”列，使用 Pandas 熔体

解法：

df.melt(id_vars=["location", "name"],
        var_name="Date",
        value_name="Value")

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "location": ["A", "B"],
        "name": ["test", "foo"],
        "Jan-2010": [12, 18],
        "Feb-2010": [20, 20],
        "March-2010": [30, 25],
    }
)

result = df.melt(id_vars=["location", "name"],
                  var_name="Date",
                  value_name="Value")

print(result)

输出：

  location  name        Date  Value
0        A  test    Jan-2010     12
1        B   foo    Jan-2010     18
2        A  test    Feb-2010     20
3        B   foo    Feb-2010     20
4        A  test  March-2010     30
5        B   foo  March-2010     25

对于旧版本的 Pandas (

df2 = pd.melt(df,
                  id_vars=["location", "name"], 
                  var_name="Date",
                  value_name="Value")

df2 = df2.sort(["location", "name"])

# Optionally, reset the index
# df2 = df2.reset_index(drop=True)

此代码将按“位置”和“名称”对输出进行排序，并提供没有索引的干净输出。

注意： 在较新版本的 Pandas 中，使用 sort_values 而不是排序。

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