Pandas dataframe:将列转换为单列的行
Pandas dataframe:将列转换为单列的行
提问于 2019-02-21 01:35:31
我有一个数据帧，看起来像
userId feature1 feature2 feature3 ...
123456 0 0.45 0 ...
234567 0 0 0 ...
345678 0.6 0 0.2 ...
.
.这些特征大多是零，但偶尔也会有一些非零值。userId的单行可以具有零个、一个或多个非零特征。
我想将其转换为以下数据集：
userId feature value
123456 feature2 0.45
345678 feature1 0.6
345678 feature3 0.2本质上，我们只保留每个userId的非零特征。因此，对于userId 345678，转换后的数据集中有2行，一行用于feature1，另一行用于feature3。userId 234567被删除，因为没有一个特征是非零的。
这是可以使用groupby或pivoting来完成的吗？如果是这样的话，是怎么做的？
有没有其他的熊猫-麦克风解决方案？
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-02-21 01:38:04
来自melt的魔力
df.melt('userId').query('value!=0')
Out[459]:
userId variable value
2 345678 feature1 0.60
3 123456 feature2 0.45
8 345678 feature3 0.20注意，使用stack时，您需要对NaN使用掩码0
df.mask(df.eq(0)).set_index('userId').stack().reset_index()
Out[460]:
userId level_1 0
0 123456 feature2 0.45
1 345678 feature1 0.60
2 345678 feature3 0.20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/54792245
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