Python的大熊猫重组数据帧

Question

我有以下数据框：

Type Label_1 Label_2 Label_3 
A  1  5  3 
B  3  2  1 
C  2  1  2 

我想格式化它看起来像这样：

Type Label_type Value 
A  Label_1 1 
A  Label_2 5 
A  Label_3 3 
B  Label_1 2 
B  Label_2 1 

我怎样才能做到这一点的最有效的方法是什么？我没有这样做......

Answer 1

我们可以使用pd.melt方法：

In [87]: pd.melt(df, 'Type') 
Out[87]: 
    Type variable value 
0 A Label_1  1 
1 B Label_1  3 
2 C Label_1  2 
3 A Label_2  5 
4 B Label_2  2 
5 C Label_2  1 
6 A Label_3  3 
7 B Label_3  1 
8 C Label_3  2 

如果顺序很重要：

In [89]: pd.melt(df, 'Type').sort_values(['Type', 'variable']) 
Out[89]: 
    Type variable value 
0 A Label_1  1 
3 A Label_2  5 
6 A Label_3  3 
1 B Label_1  3 
4 B Label_2  2 
7 B Label_3  1 
2 C Label_1  2 
5 C Label_2  1 
8 C Label_3  2 

Answer 2

使用stack：

df=df.set_index('Type').stack().rename_axis(('Type','Label_type')).reset_index(name='Value') 
print (df) 
    Type Label_type Value 
0 A Label_1  1 
1 A Label_2  5 
2 A Label_3  3 
3 B Label_1  3 
4 B Label_2  2 
5 B Label_3  1 
6 C Label_1  2 
7 C Label_2  1 
8 C Label_3  2