Python - 重组数据框，将列名移动到行，重塑数据框

Question

我需要将 df1 转换为 df2：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series

import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(index=['date_1', 'date_2', 'date_3'], 
              columns=["A_count", "A_dollar", "B_count", "B_dollar"], 
              data=[[10,"$100",7,"$786"], [3,"$43",6,"$88"],     [5,"$565",8,"$876"]])
df1

基本上我需要将项目（A 和 B）作为标签放在一个新列中，然后将第 3 列和第 4 列数据移动到 A 项目下的每一行。这将为每个日期提供一个新行。

Answer 1

您可以通过使用下划线将列拆分为多索引，然后使用stack 将其重新整形为长格式：

df1.columns = df1.columns.str.split("_", expand=True)
df1.stack(level=0).rename_axis((None, "item")).reset_index("item")

如果列名中有多个下划线如下：

df1 = pd.DataFrame(index=['date_1', 'date_2', 'date_3'], 
              columns=["A_x_count", "A_x_dollar", "B_y_count", "B_y_dollar"], 
              data=[[10,"$100",7,"$786"], [3,"$43",6,"$88"],     [5,"$565",8,"$876"]])
df1

您可以将rsplit 与n = 1 一起使用，这样它只会在最后一个下划线处拆分：

df1.columns = df1.columns.str.rsplit("_", n=1, expand=True)
df1.stack(level=0).rename_axis((None, "item")).reset_index("item")