Python Pandas——在多列上融化、旋转、转置答案

【问题标题】：Python Pandas -- melt, pivot, transpose on multiple columnsPython Pandas——在多列上融化、旋转、转置
【发布时间】：2018-02-27 11:02:17
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框。索引是年（1964 到 2016，非唯一，每年重复 31 次），第一列是天（1 到 31），第 2 到 13 列是月（1 到 12）

问题是：如何将其转换为带有 pd.DatetimeIndex 日期的 Pandas 系列（或单列 df）？我尝试过使用 groupby、melt、pivot 和 transpose，但我无法找出正确的语法并且文档也不清楚。非常感谢你的帮助！

【问题讨论】：

标签： python pandas pivot-table pandas-groupby

【解决方案1】：

我们希望利用pd.to_datetime 功能，该功能采用具有相关命名列的数据框。在这种情况下，'year'、'month' 和 'day'。

因此，下面的解决方案旨在使用这三列创建这样一个数据框并将其传递给pd.to_datetime。

我们已经在索引中添加了'year'...所以让我们获取索引中的所有内容。让我们从使用df.set_index('day', append=True) 在索引中获取'day' 开始
接下来，我们要将'month' 放入索引中。但现在它在列中。首先，我们将列重命名为.rename_axis('month', 1)
然后我们把它放在索引中.stack()
所以现在我有 3 列索引值。当我reset_index 时，我将把 3 列推到数据框的前面。所以，我将重置索引并使用.reset_index().iloc[:, :3] 获取前三列并将其传递给pd.to_datetime
由于某些组合可能不存在，例如 '1964-02-31'，因此我们传递了 errors='coerce'，它会为此类日期返回 NaT。
最后，我们使用loc 过滤结果并从索引中删除空值。

样本数据

df = pd.DataFrame({
    'day': [1, 2, 3], 1: [8, 5, 3]
}, pd.Index([1999, 1999, 1999], name='year'))

df

      day  1
year        
1999    1  8
1999    2  5
1999    3  3

解决方案

s = df.set_index('day', append=True).rename_axis('month', 1).stack()
s.index = pd.to_datetime(s.reset_index().iloc[:, :3], errors='coerce')
s = s.loc[s.index.dropna()]

s

1999-01-01    8
1999-01-02    5
1999-01-03    3
dtype: int64

完整数据

df = pd.DataFrame(
    np.arange(31 * 12).reshape(31, 12),
    pd.Index([1964 for _ in range(31)], name='year'),
    np.arange(12) + 1
).assign(day=np.arange(31) + 1).iloc[:, [-1] + np.arange(12).tolist()]

df

      day    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12
year                                                                 
1964    1    0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11
1964    2   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23
1964    3   24   25   26   27   28   29   30   31   32   33   34   35
1964    4   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47
1964    5   48   49   50   51   52   53   54   55   56   57   58   59
1964    6   60   61   62   63   64   65   66   67   68   69   70   71
1964    7   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83
1964    8   84   85   86   87   88   89   90   91   92   93   94   95
1964    9   96   97   98   99  100  101  102  103  104  105  106  107
1964   10  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117  118  119
1964   11  120  121  122  123  124  125  126  127  128  129  130  131
1964   12  132  133  134  135  136  137  138  139  140  141  142  143
1964   13  144  145  146  147  148  149  150  151  152  153  154  155
1964   14  156  157  158  159  160  161  162  163  164  165  166  167
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1964   26  300  301  302  303  304  305  306  307  308  309  310  311
1964   27  312  313  314  315  316  317  318  319  320  321  322  323
1964   28  324  325  326  327  328  329  330  331  332  333  334  335
1964   29  336  337  338  339  340  341  342  343  344  345  346  347
1964   30  348  349  350  351  352  353  354  355  356  357  358  359
1964   31  360  361  362  363  364  365  366  367  368  369  370  371

s = df.set_index('day', append=True).rename_axis('month', 1).stack()
s.index = pd.to_datetime(s.reset_index().iloc[:, :3], errors='coerce')
s = s.loc[s.index.dropna()]

s

1964-01-01      0
1964-02-01      1
1964-03-01      2
1964-04-01      3
1964-05-01      4
1964-06-01      5
1964-07-01      6
1964-08-01      7
1964-09-01      8
1964-10-01      9
1964-11-01     10
1964-12-01     11
1964-01-02     12
1964-02-02     13
1964-03-02     14
...
1964-05-30    352
1964-06-30    353
1964-07-30    354
1964-08-30    355
1964-09-30    356
1964-10-30    357
1964-11-30    358
1964-12-30    359
1964-01-31    360
1964-03-31    362
1964-05-31    364
1964-07-31    366
1964-08-31    367
1964-10-31    369
1964-12-31    371
Length: 366, dtype: int64

替代方案

lol = [[y, m, d] for y, d in zip(df.index, df.day) for m in df.columns[1:]]
columns = ['year', 'month', 'day']
d1 = pd.DataFrame(lol, columns=columns)
dates = pd.to_datetime(d1, errors='coerce')
m = dates.notnull().values

pd.Series(df.drop('day', 1).values.ravel()[m], dates[m])

【讨论】：

@piRSquared：这太神奇了！我花了几个小时试图学习如何在 Pandas 中使用这些选项，但没有成功。实际上，我将在我的 FB 上分享此链接，并让我的朋友们为您的答案投票 :) 非常感谢！
@solonome 很高兴能帮上忙。