如何将列组和熊猫数据堆在一起？
如何将列组和熊猫数据堆在一起？
提问于 2020-09-17 22:13:06
我不知道该怎么做，但我有这样一个数据框架，
State Homicides State2 Homicides2
-----------------------------------------
Cal 1 Mas 5
Tex 2 NY 6
Tenn 3 Chi 7
Pen 4 Mon 8我想在下面的"State2“和"Homicides2”栏中添加"State“和"Homicides”
State Homicides
------------------
Cal 1
Tex 2
Tenn 3
Pen 4
Mas 5
NY 6
Chi 7
Mon 8我尝试了取消列表和堆栈，但我不知道如何做多列，谢谢！
回答 4
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-09-17 22:32:12
name.
- 的一种方法是使用
pandas.concat，将两组列(- )组合起来--这将将列与相同的
pandas.concat堆栈
- )组合起来--这将将列与相同的
- 使用
.iloc来选择组。之所以使用.iloc，是因为选择columns.- Alternatively，的相邻组似乎更容易按名称选择列(例如，
df[['State','Homicides']])
)
- 技巧是将第二组的列与第一组的名称相匹配。
import pandas as pd
# setup test dataframe
df = pd.DataFrame({'State': ['Cal', 'Tex', 'Tenn', 'Pen'], 'Homicides': [1, 2, 3, 4], 'State2': ['Mas', 'NY', 'Chi', 'Mon'], 'Homicides2': [5, 6, 7, 8]})
# concat the 2 sets of columns
df = pd.concat([df.iloc[:, 0:2], df.iloc[:, 2:4].rename(columns={'State2': 'State', 'Homicides2': 'Homicides'})]).reset_index()
display(df)
State Homicides
0 Cal 1
1 Tex 2
2 Tenn 3
3 Pen 4
4 Mas 5
5 NY 6
6 Chi 7
7 Mon 8Stack Overflow用户
发布于 2020-09-17 22:32:35
可以使用melt()按名称堆叠列。
df.melt(['State','State2'])
State State2 variable value
0 Cal Mas Homicides 1
1 Tex NY Homicides 2
2 Tenn Chi Homicides 3
3 Pen Mon Homicides 4
4 Cal Mas Homicides2 5
5 Tex NY Homicides2 6
6 Tenn Chi Homicides2 7
7 Pen Mon Homicides2 8包括drop和rename以删除不需要的列并修复命名
df.melt(['State','State2']).drop(['State2','variable'], axis=1).rename({'value':'Homicides'}, axis=1)
State Homicides
0 Cal 1
1 Tex 2
2 Tenn 3
3 Pen 4
4 Cal 5
5 Tex 6
6 Tenn 7
7 Pen 8Stack Overflow用户
发布于 2020-09-18 00:25:51
让我们使用pd.wide_to_long来处理这种同时熔化的情况。
首先，我们需要重命名列标题，以创建具有公共“存根”的列的格式。
# Here we are adding '1' on the end of columns without the number 2 on thend
df = df.rename(columns=lambda x: x+'1' if x[-1] != '2' else x)
# Now, let's reshape using pd.wide_to_long
pd.wide_to_long(df.reset_index(), ['State', 'Homicides'], 'index', 'No').reset_index(level=1, drop=True)外：
State Homicides
index
0 Cal 1.0
1 Tex 2.0
2 Tenn 3.0
3 Pen 4.0
0 Mas 5.0
1 NY 6.0
2 Chi 7.0
3 Mon 8.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63946801
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