python - 如何在Python中解决这个 'transpose'？

Question

我正在尝试进行某种反向转置，其中 ID(ISIN) 变得重复，但特征“周期”定义时间段，并且值特征从 3 个特征变为同一特征。如何在Python中从dfs到dfs2？

dfs = pd.DataFrame({
    'ISIN': [
        'A', 'B', 'C'

    ],
    'Std3y': [
        0.10, 0.11, 0.15

    ],
      'Std5y': [
        0.14, 0.10, 0.18

    ],
    'Std8y': [
        0.17, 0.19, 0.11

    ],


})

dfs




dfs2 = pd.DataFrame({
    'ISIN': [
        'A', 'A', 'A',
        'B', 'B', 'B',
        'C', 'C', 'C'
    ],
    'Period': [
        '3y', '5y', '8y',
        '3y', '5y', '8y',
        '3y', '5y', '8y'


    ],
      'Std': [
        0.10, 0.14, 0.17,
        0.11, 0.10, 0.19,
        0.15, 0.18, 0.11
        ]


})

dfs2

Answer 1

您可以使用pd.melt “逆透视”您的数据框，然后使用字符串切片:

res = pd.melt(dfs, id_vars='ISIN', value_vars=dfs.columns[1:].tolist())
res['variable'] = res['variable'].str[3:]

print(res)

  ISIN variable  value
0    A       3y   0.10
1    B       3y   0.11
2    C       3y   0.15
3    A       5y   0.14
4    B       5y   0.10
5    C       5y   0.18
6    A       8y   0.17
7    B       8y   0.19
8    C       8y   0.11