python - 使用列名作为因子有效地转换 pandas dataFrame

Question

我想将软件提供的 DataFrame 转换为更适合 Python 的 DataFrame，但我无法使用 pandas 以简单的方式修复它，因为我必须使用列中包含的信息。这里有一个简单的例子:

import pandas as pd
d = {'00' : [1],'01' : [11], '10': [111], '11':[1111]}
pd.DataFrame(d)

    00  01   10    11
 0   1  11  111  1111

列名包含我需要在行中使用的因素，我想得到这样的东西:

df = {'trt': [0,0,1,1], 'grp': [0,1,0,1], 'value':[1,11,111,1111]}
pd.DataFrame(df)

   grp  trt  value
0    0    0      1
1    1    0     11
2    0    1    111
3    1    1   1111

关于如何正确执行它的任何想法？

Answer 1

解决方案 MultiIndex.from_arrays已创建 indexing with str并通过 T 进行转置:

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns.str[0], df.columns.str[1]])
print (df)
   0        1      
   0   1    0     1
0  1  11  111  1111

df1 = df.T.reset_index()
df1.columns = ['grp','trt','value']
print (df1)
  grp trt  value
0   0   0      1
1   0   1     11
2   1   0    111
3   1   1   1111

与 rename_axis 类似的解决方案并重命名 index:

d = {'00' : [1],'01' : [11], '10': [111], '11':[1111]}
df = pd.DataFrame(d)
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns.str[0], df.columns.str[1]])
print(df.rename_axis(('grp','trt'), axis=1).rename(index={0:'value'}).T.reset_index())
  grp trt  value
0   0   0      1
1   0   1     11
2   1   0    111
3   1   1   1111