拆分列名并从列名中的数据创建新列答案

【问题标题】：Split column names and create new column from data in column name拆分列名并从列名中的数据创建新列
【发布时间】：2019-08-07 06:28:21
【问题描述】：

我在 pandas 数据框中有传感器数据，如下所示：

Timestamp           1014.temperature    1014.humidity   1015.temperature    1015.humidity   1016.temperature    1016.humidity
2017-10-01 00:00:00 11.396667           92.440806       10.513333      92.204295            11.040000            92.959605

SensorID 由每列中的点前的 4 位数字给出。 Timestamp 索引数据。数据继续用于多个时间戳和 SensorID。

我可以做些什么来检索每列中的 SensorID 以创建一个新列，以便我的数据框看起来像：

Timestamp            SensorID Temperature   Humidity
2017-10-01 00:00:00  1014     11.396667     92.440806
2017-10-01 00:00:00  1015     10.513333     92.204295
2017-10-01 00:00:00  1016     11.040000     92.959605

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe time-series

【解决方案1】：

第一个str.split 用于列中的MultiIndex 并通过DataFrame.stack 与第一级进行整形，最后一个DataFrame.reset_index 与rename：

#if Timestamp is column
#df = df.set_index('Timestamp')

df.columns = df.columns.str.split('.', expand=True)
df = df.stack(level=0).reset_index().rename(columns={'level_1':'SensorID'})
print (df)
             Timestamp SensorID   humidity  temperature
0  2017-10-01 00:00:00     1014  92.440806    11.396667
1  2017-10-01 00:00:00     1015  92.204295    10.513333
2  2017-10-01 00:00:00     1016  92.959605    11.040000

【讨论】：