python - python中从宽到长的数据操作示例

Question

我刚刚提出了一个类似的问题 here并得到了答案，但认识到，通过向 DataFrame 添加一个新列，所提出的解决方案失败了，因为问题有点不同。

我想从这里开始:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2],
                   'Value_2013': [100, 200],
                   'Value_2014': [245, 300],
                   'Value_2016': [200, float('NaN')]})

print(df)

    ID  Value_2013  Value_2014  Value_2016
0   1         100         245       200.0
1   2         200         300         NaN

到:

df_new = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 1, 2, 2],
                       'Year': [2013, 2014, 2016, 2013, 2014],
                       'Value': [100, 245, 200, 200, 300]})

print(df_new)

    ID  Value  Year
0   1    100  2013
1   1    245  2014
2   1    200  2016
3   2    200  2013
4   2    300  2014

我有什么想法可以应对这个挑战吗？

Answer 1

pandas.melt()方法让你走到一半。之后只是一些小的清理工作。

df = pd.melt(df, id_vars='ID', var_name='Year', value_name='Value')
df['Year'] = df['Year'].map(lambda x: x.split('_')[1])
df = df.dropna().astype(int).sort_values(['ID', 'Year']).reset_index(drop=True)
df = df.reindex_axis(['ID', 'Value', 'Year'], axis=1)

---

print(df)
   ID  Value  Year
0   1    100  2013
1   1    245  2014
2   1    200  2016
3   2    200  2013
4   2    300  2014