宽到长数据帧 - 使用时间戳作为索引时出错答案

【问题标题】：Wide to long dataframes - Error using timestamp as index宽到长数据帧 - 使用时间戳作为索引时出错
【发布时间】：2021-03-16 03:42:18
【问题描述】：

我正在使用以 DD/MM/YYYY HH:mm:ss 形式将日期时间作为索引的数据框，后跟一系列名为 Sitename_Parameter 的列。对于相同的站点名称，我有不同的参数。

我想将其转换为长格式，其中日期时间和站点名称作为索引，参数作为列。

我正在使用此代码：

df=pd.wide_to_long(df, stubnames=['Sitename1','Sitename2',...,'Sitenamen'], i=["Timestamp"], j="Parameter",sep='_', suffix=r'\w+')

但我遇到了两个问题：

当我使用时间戳作为索引时，数据必须是一维的。当我使用标准索引时，我没有收到此错误。
此代码将站点名称作为列，将参数作为行，这与我想要的相反。但是，如果我将带有参数的站点名称替换为存根名称，则会出现错误。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime long-integer

【解决方案1】：

这些是一系列融化和旋转命令。我不确定它是否是最佳的，但它可以到达你想要的地方。另外，也许使用pd.to_datetime 来确保您的“时间戳”列是日期时间格式。

df = pd.DataFrame({"Kharid-et_Heat" : {0 : "a", 1 : "b", 2 : "c"},
                   "Kharid-et_Humidity" : {0 : "d", 1 : "e", 2 : "f"},
                   "Zzetek_Heat" : {0 : 2.5, 1 : 1.2, 2 : .7},
                   "Zzetek_Humidity" : {0 : 3.2, 1 : 1.3, 2 : .1}
                  })
df["Timestamp"] = [datetime.datetime(2021, 3, 15, 11, 9, 15), datetime.datetime(2021, 3, 16, 11, 9, 15),\
            datetime.datetime(2021, 3, 17, 11, 9, 15)]

df["Timestamp"]=pd.to_datetime(df["Timestamp"])

df=pd.wide_to_long(df, stubnames=['Kharid-et','Zzetek'], i=["Timestamp"], j="Parameter",sep='_', suffix='\w+')\
    .reset_index(level=[0,1])

df1=df.melt(id_vars=["Timestamp", "Parameter"], value_vars=["Kharid-et", "Zzetek"])\
     .pivot(index=["Timestamp", "variable"], columns="Parameter", values="value")\
     .sort_index(level=[0,1])\
     .reset_index(level=1)

print(df1)

输出

Parameter             variable Heat Humidity
Timestamp                                   
2021-03-15 11:09:15  Kharid-et    a        d
2021-03-15 11:09:15     Zzetek  2.5      3.2
2021-03-16 11:09:15  Kharid-et    b        e
2021-03-16 11:09:15     Zzetek  1.2      1.3
2021-03-17 11:09:15  Kharid-et    c        f
2021-03-17 11:09:15     Zzetek  0.7      0.1

【讨论】：