如何拆分列并将它们合并为行？ [复制]答案

【问题标题】：How to split columns and merge them as rows? [duplicate]如何拆分列并将它们合并为行？ [复制]
【发布时间】：2019-09-20 10:56:17
【问题描述】：

我有一个数据框如下：

ID    Date   ColA1   ColB1   ColA2   ColB2   ColA3   ColB3 
id1   date1   1        2      3        4       5       6      
id2   date2   7        8      9        10      11      12

如何拆分 ColA2、ColB2、ColA3、ColB3 列并将它们作为行再次合并到数据集中（考虑到 ID 和 Date 列）？

预期输出：

ID   Date     ColA  ColB
id1  date1    1      2
id1  date1    3      4
id1  date1    5      6
id2  date2    7      8
id2  date2    9      10
id2  date2    11     12

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe jupyter-notebook

【解决方案1】：

你需要wide_to_long

pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = 'index', j = 'value').reset_index(drop = True)

    ColA    ColB
0   1   2
1   7   8
2   3   4
3   9   10
4   5   6
5   11  12

编辑
输出不带reset_index()

pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = 'index', j = 'value')
            ColA    ColB
index   value       
0       1   1       2
1       1   7       8
0       2   3       4
1       2   9       10
0       3   5       6
1      3    11      12

编辑2
使用 OP 提供的新数据样本：

pd.wide_to_long(df, stubnames = ['ColA', 'ColB'], i = ['ID', 'Date'], j = 'value').reset_index([0,1])

    ID  Date    ColA    ColB
value               
1   id1 date1   1   2
2   id1 date1   3   4
3   id1 date1   5   6
1   id2 date2   7   8
2   id2 date2   9   10
3   id2 date2   11  12

【讨论】：

只是想了解一下，您必须使用reset_index 为您的“i”值创建一个索引列，因为您无法选择 ColA 或 ColB，而您的 j 值只是什么的任意名称在存根名称之后？
您好，特里，感谢您的帮助。对此，我真的非常感激。我刚刚更新了原始问题，添加了ID 和Date 列，这实际上使问题有所不同。你能看看，看看你能不能帮忙？谢谢！
@BenPap 是的，没错，你没看错，我把输出加了不带reset_index()的输出，方便整个过程的可视化
@Annie 你能确认我的输出是否正确吗？在您的预期输出中，最后两行中有date1。在我有date2
您好，Terry，抱歉打错了，预期的输出应该在最后 3 行中有 date2。但是，当我在我的数据集上运行代码时（这个问题中的一个更复杂的版本：存根名称中的 4 列，以及用作 id_variable 的 3 列），我收到一条错误消息，指出 the id variables need to uniquely identify each row.。我可以知道如何解决这个错误吗？谢谢你的时间，我真的很感激。