python - Pandas:使用现有索引和列标题创建 MultiIndex/groupby

Question

我正在尝试将二维数据框转换为(或多或少)一维数据框，其中现有列用作第一级索引，列标题用作二级指标。

我一直在尝试 .melt()、.groupby()、.transpose()、.MultiIndex( )、.pivot()... 都没有任何运气 - 我认为主要是因为它们需要以某种我无法理解的方式组合。

设置:

import pandas as pd
from io import StringIO

csv = StringIO(u'''
AXIS    A       B       C       D
X       100     101     102     103 
Y       200     201     202     203
Z       300     301     302     303
''')

df = pd.read_csv(csv, delim_whitespace = True)

期望的输出:

                Num
One     Two     
  X       A     100
  X       B     101
  X       C     102
  X       D     103
  Y       A     200
  Y       B     201
  Y       C     202
  Y       D     203
  Z       A     300
  Z       B     301
  Z       C     302
  Z       D     303

提前致谢。

Answer 1

我喜欢这样的速度

i = df.AXIS.values
c = np.array(list('ABCD'))
v = np.column_stack([df[col].values for col in c])
idx = pd.MultiIndex.from_arrays(
    [i.repeat(c.size), np.tile(c, i.size)],
    names=['One', 'Two']
)
# Or this for brevity
# idx = pd.MultiIndex.from_product([i, c], names=['One', 'Two'])
pd.DataFrame(v.ravel(), idx, ['Num'])

         Num
One Two     
X   A    100
    B    101
    C    102
    D    103
Y   A    200
    B    201
    C    202
    D    203
Z   A    300
    B    301
    C    302
    D    303