我有以下數(shù)據(jù)框df = pd.read_excel('...')：Date Id V1 V2 V32020-1-1 1 10 100 NaN2020-1-1 2 20 120 232020-1-1 3 11 101 NaN我需要將其轉(zhuǎn)換為Date Name Value2020-1-1 1_V1 102020-1-1 1_V2 1002020-1-1 2_V1 202020-1-1 2_V2 1202020-1-1 2_V3 232020-1-1 3_V1 112020-1-1 3_V2 101該列是、、等的列名稱'Name'的串聯(lián)。這些值將被忽略。IdV1V2V3NaN如何使用dataframe功能來實現(xiàn)它？
2 回答
萬千封印
TA貢獻(xiàn)1891條經(jīng)驗 獲得超3個贊
讓我們嘗試一下melt
s = df.melt(['Date','Id']).dropna()
s['name'] = s.pop('variable') +'_'+ s.pop('Id').astype(str)
s
Date value name
0 2020-1-1 10.0 V1_1
1 2020-1-1 20.0 V1_2
2 2020-1-1 11.0 V1_3
3 2020-1-1 100.0 V2_1
4 2020-1-1 120.0 V2_2
5 2020-1-1 101.0 V2_3
7 2020-1-1 23.0 V3_2
料青山看我應(yīng)如是
TA貢獻(xiàn)1772條經(jīng)驗 獲得超8個贊
你可以這樣做df.melt
df1 = df.melt(['Date','Id']).dropna()
df1 = df1.assign(Name=df1.Id.astype(str) + '_' + df1.variable)
df1[['Date','Name','value']]
輸出
? ? ? ?Date? Name? value
0? 2020-1-1? 1_V1? ?10.0
1? 2020-1-1? 2_V1? ?20.0
2? 2020-1-1? 3_V1? ?11.0
3? 2020-1-1? 1_V2? 100.0
4? 2020-1-1? 2_V2? 120.0
5? 2020-1-1? 3_V2? 101.0
7? 2020-1-1? 2_V3? ?23.0
添加回答
舉報
0/150
提交
取消