取消堆叠数据框并保留列答案

【问题标题】：Unstack dataframe and keep columns取消堆叠数据框并保留列
【发布时间】：2017-05-29 15:18:22
【问题描述】：

我有一个过于“紧凑”的 DataFrame。 DataFrame 目前是这样的：

> import numpy as np
> import pandas as pd

> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B'],
               'bar': ['1', '2'],
               'baz': [np.nan, '3']})
  bar  baz foo
0   1  NaN   A
1   2    3   B

而且我需要将它“拆散”成这样：

> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B', 'B'],
               'type': ['bar', 'bar', 'baz'],
               'value': ['1', '2', '3']})

  foo type value
0   A  bar     1
1   B  bar     2
2   B  baz     3

无论我如何尝试旋转，我都无法正确。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe unpivot

【解决方案1】：

使用melt()方法：

In [39]: pd.melt(df, id_vars='foo', value_vars=['bar','baz'], var_name='type')
Out[39]:
  foo type value
0   A  bar     1
1   B  bar     2
2   A  baz   NaN
3   B  baz     3

或

In [38]: pd.melt(df, id_vars='foo', value_vars=['bar','baz'], var_name='type').dropna()
Out[38]:
  foo type value
0   A  bar     1
1   B  bar     2
3   B  baz     3

【讨论】：

【解决方案2】：

将您的索引设置为 foo，然后堆栈：

df.set_index('foo').stack()

foo     
A    bar    1
B    bar    2
     baz    3
dtype: object

【讨论】：

这给出了一个系列而不是一个数据帧
@Rémi，添加 .reset_index() 会给你想要的结果 ;-)
确实，它也有效。抱歉@Steven G，我无法将两个答案都标记为正确。