使用 pandas 将新数据帧索引到新列中

Question

我需要通过选择多个列从现有数据框创建一个新数据框，并将这些列值附加到新列，并将其对应的索引作为新列

所以，假设我有这个作为数据框：

A B C D E F
0 1 2 3 4 0
0 7 8 9 1 0
0 4 5 2 4 0

通过选择列 B 到 E 转换为该列：

A index_value
1 1
7 1
4 1
2 2
8 2
5 2
3 3
9 3
2 3
4 4
1 4
4 4

因此，对于新数据帧，A 列将是旧数据帧中B through E 列的所有值，index_value 列将对应于所选列的索引值 [从零开始] .

几个小时以来，我一直在摸不着头脑。任何帮助将不胜感激，谢谢！

Python3，使用 pandas 和 numpy 库。

Answer 1

尝试使用：

df = pd.melt(df[['B', 'C', 'D', 'E']])
# Or df['variable'] = df[['B', 'C', 'D', 'E']].melt()
df['variable'].shift().eq(df['variable'].shift(-1)).cumsum().shift(-1).ffill()
print(df)

输出：

    variable  value
0        1.0      1
1        1.0      7
2        1.0      4
3        2.0      2
4        2.0      8
5        2.0      5
6        3.0      3
7        3.0      9
8        3.0      2
9        4.0      4
10       4.0      1
11       4.0      4

Answer 2

这只是melt

df.columns = range(df.shape[1])
s = df.melt().loc[lambda x : x.value!=0]
s
    variable  value
3          1      1
4          1      7
5          1      4
6          2      2
7          2      8
8          2      5
9          3      3
10         3      9
11         3      2
12         4      4
13         4      1
14         4      4

Answer 3

#Another way

    A   B   C   D   E   F
0   0   1   2   3   4   0
1   0   7   8   9   1   0
2   0   4   5   2   4   0

# Select columns to include

start_colum ='B'
end_column ='E'
index_column_name ='A'

#re-stack the dataframe

df = df.loc[:,start_colum:end_column].stack().sort_index(level=1).reset_index(level=0, drop=True).to_frame()

#Create the "index_value" column 

df['index_value'] =pd.Categorical(df.index).codes+1

df.rename(columns={0:index_column_name}, inplace=True)

df.set_index(index_column_name, inplace=True)

df

    index_value
A   
1   1
7   1
4   1
2   2
8   2
5   2
3   3
9   3
2   3
4   4
1   4
4   4