python - 在将列与 Python Pandas 结合的同时 reshape (融化？)数据

Question

我有以下数据框:

df = pd.DataFrame({'Date':['01/01/2021','08/01/2021'],
                  'a_score':[7,3],
                  'b_score':[2,4],
                  'a':['north','south'],
                  'b':['south','north']})

Date        a_score b_score a       b
01/01/2021  7       2       north   south
08/01/2021  3       4       south   north

我怎样才能最好地 reshape 它以将 a 列和 b 列中的数据堆叠在一起，并将 a_score 和 b_score 堆叠在一起？所需的输出如下所示:

Date        Region  score   score_against
01/01/2021  north   7       2
01/01/2021  south   2       7
08/01/2021  north   4       3
08/01/2021  south   3       4

非常感谢

Answer 1

您可以获取内部 numpy 数组并对其进行操作以获得所需的结果:

import numpy as np
new_df = pd.DataFrame(np.vstack((df.values,df.values[:, [0,2, 1, 4,3]]))[:, :-1], columns = ['Date', 'score', 'score_against', 'Region'])

输出:

         Date score score_against Region
0  01/01/2021     7             2  north
1  08/01/2021     3             4  south
2  01/01/2021     2             7  south
3  08/01/2021     4             3  north

解释:

np.vstack((df.values,df.values[:, [0,2, 1, 4,3]]))[:, :-1]

取内部 numpy 数组 (df.values) 交换列，然后将其与原始 numpy 数组垂直堆叠:

array([['01/01/2021', 7, 2, 'north'],
       ['08/01/2021', 3, 4, 'south'],
       ['01/01/2021', 2, 7, 'south'],
       ['08/01/2021', 4, 3, 'north']], dtype=object)

现在，您可以使用上面的 array创建一个新的数据框。
笔记:
如果需要 -> 通过日期列排序。

new_df = new_df.sort_values('Date')

输出:

         Date score score_against Region
0  01/01/2021     7             2  north
2  01/01/2021     2             7  south
1  08/01/2021     3             4  south
3  08/01/2021     4             3  north