python - 将名称中带有日期的列转换为 Python 中的分隔行

Question

我已经得到了 this question in R 的答案，想知道如何在 Python 中实现这一点。

假设我们有一个像这样的 pandas DataFrame:

import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'2019Q1':[1], '2019Q2':[2], '2019Q3':[3]})

显示如下:

   2019Q1  2019Q2  2019Q3
0       1       2       3

我怎样才能把它变成这样:

Year    Quarter    Value
2019    1          1
2019    2          2
2019    3          3

Answer 1

使用Series.str.split对于 MultiIndex 和 expand=True 然后按 DataFrame.unstack reshape ，最后一次数据清洗是用 Series.reset_index和 Series.rename_axis :

d = pd.DataFrame({'2019Q1':[1], '2019Q2':[2], '2019Q3':[3]})

d.columns = d.columns.str.split('Q', expand=True)
df = (d.unstack(0)
       .reset_index(level=2, drop=True)
       .rename_axis(('Year','Quarter'))
       .reset_index(name='Value'))
print (df)
   Year Quarter  Value
0  2019       1      1
1  2019       2      2
2  2019       3      3

感谢@Jon Clements 的另一种解决方案:

df = (d.melt()
       .variable
       .str.extract('(?P<Year>\d{4})Q(?P<Quarter>\d)')
       .assign(Value=d.T.values.flatten()))
print (df)
   Year Quarter  Value
0  2019       1      1
1  2019       2      2
2  2019       3      3

split 的替代方案:

df = (d.melt()
       .variable
       .str.split('Q', expand=True)
       .rename(columns={0:'Year',1:'Quarter'})
       .assign(Value=d.T.values.flatten()))
print (df)
   Year Quarter  Value
0  2019       1      1
1  2019       2      2
2  2019       3      3