python-3.x - 如何用自定义名称融化 Pandas

Question

我有一张这样的 table

<表类=“s-表”><标题>设备类型版本池测试平均值测试P50测试P90testP99测试标准WidgetMeanWidgetP50WidgetP90WidgetP99WidgetStd <正文>PNB0Q78108162123124136140.8141.8821.352.206.49.643.92

我希望它像这样转换:

<表类=“s-表”><标题>设备类型版本池姓名平均值P50P90P99标准 <正文>PNB0Q78108162123测试123136140.8142.8821.35PNB0Q78108162123小工具2.206.49.643.92

我尝试使用 Melt 但得到:

df.melt(id_vars=["device_type", "version", "pool"], var_name="Name", value_name="Value")

<表类=“s-表”><标题>设备类型版本池姓名值 <正文>PNB0Q78108162测试测试平均值124.00PNB0Q78108162测试测试P50136.00PNB0Q78108162测试测试P90140.80PNB0Q78108162测试测试P99141.88PNB0Q78108162测试测试标准21.35

关于如何达到预期解决方案的任何想法

Answer 1

您可以先使用 pd.wide_to_long 和一些列命名清理来完成此操作，然后重新调整形状:

df = df.rename(columns={'Std':'testStd',
                        'TestP90':'testP90',
                        'TestP99':'testP99', 
                        'TestP50':'testP50'})
df_out = pd.wide_to_long(df, 
                         ['test','Widget'], 
                         ['device_type', 'version', 'pool'], 
                         'Measure', '', '.+' )
df_out = df_out.unstack(-1).stack(0).reset_index()
df_out

输出:

Measure device_type  version  pool level_3   Mean    P50    P90     P99    Std
0            PNB0Q7  8108162   123  Widget    2.2    0.0    6.4    9.64   3.92
1            PNB0Q7  8108162   123    test  124.0  136.0  140.8  141.88  21.35

更新重命名上面的“level_3”:

df = df.rename(columns={'Std':'testStd',
                        'TestP90':'testP90',
                        'TestP99':'testP99', 
                        'TestP50':'testP50'})
df_out = pd.wide_to_long(df, 
                         ['test','Widget'], 
                         ['device_type', 'version', 'pool'], 
                         'Measure', '', '.+' )\
            .rename_axis('Instrument', axis=1) #add this line to rename column header axis
df_out = df_out.unstack(-1).stack(0).reset_index()
df_out

输出:

Measure device_type  version  pool Instrument   Mean    P50    P90     P99    Std
0            PNB0Q7  8108162   123     Widget    2.2    0.0    6.4    9.64   3.92
1            PNB0Q7  8108162   123       test  124.0  136.0  140.8  141.88  21.35