如何从pandas DataFrame中“取消透视”特定的列？
如何从pandas DataFrame中“取消透视”特定的列？
提问于 2014-04-29 09:48:26
我有一个熊猫DataFrame，例如：
x = DataFrame.from_dict({'farm' : ['A','B','A','B'],
'fruit':['apple','apple','pear','pear'],
'2014':[10,12,6,8],
'2015':[11,13,7,9]})即：
2014 2015 farm fruit
0 10 11 A apple
1 12 13 B apple
2 6 7 A pear
3 8 9 B pear如何将其转换为：？
farm fruit value year
0 A apple 10 2014
1 B apple 12 2014
2 A pear 6 2014
3 B pear 8 2014
4 A apple 11 2015
5 B apple 13 2015
6 A pear 7 2015
7 B pear 9 2015我试过stack和unstack，但没能让它工作。
谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-04-29 10:05:49
这可以使用pd.melt()来完成
# value_name is 'value' by default, but setting it here to make it clear
pd.melt(x, id_vars=['farm', 'fruit'], var_name='year', value_name='value')结果：
farm fruit year value
0 A apple 2014 10
1 B apple 2014 12
2 A pear 2014 6
3 B pear 2014 8
4 A apple 2015 11
5 B apple 2015 13
6 A pear 2015 7
7 B pear 2015 9
[8 rows x 4 columns]我不确定“熔化”作为这种操作的名称有多常见，但这就是R的reshape2包中的名称，可能是它启发了这里的名称。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/23354124
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