重塑長格式多值Dataframes與熊貓

Question

我想談談：

DateTime      ColumnName  Min  Avg  Max                      
2012-10-14 11:29:23.810000 Percent_Used  24  24  24 
2012-10-14 11:29:23.810000 Current_Count 254503 254503 254503 
2012-10-14 11:29:23.810000 Max   1048576 1048576 1048576 
2012-10-14 11:34:23.813000 Percent_Used  24  24  24 
2012-10-14 11:34:23.813000 Current_Count 254116 254116 254116 
2012-10-14 11:34:23.813000 Max   1048576 1048576 1048576 

進入一個數據幀，其中的DateTime是否是唯一的（指數）和列：

DATATIME，Percent_Used_Min，Percent_Used_Avg ，Percent_Used_Max，Current_Count_Min，Current_Count_Avg，Current_Count_Max，Max_Min，Max_Avg，Max_Max

基本上，我想模仿R的融化/演員而不進入分層索引或堆棧數據框。我似乎無法得到上面玩堆棧/斯塔克，熔化，或pivot/pivot_table - 有沒有一個好辦法做到這一點？

作爲一個例子，作爲R將是這樣的：

dynamic_melt = melt(dynamic, id = c("DateTime", "ColumnName")) 
recast = data.frame(cast(dynamic_melt, DateTime ~ ...)) 

上述數據將是可變的（即的ColumnName的值並不總是相同的事情，可能有更多或更少的他們和不同的名字）。

Answer 1

有一個melt在pandas.core.reshape：

In [52]: melted = reshape.melt(df, id_vars=['DateTime', 'ColumnName']) 

In [53]: melted.set_index(['DateTime', 'ColumnName', 'variable']).value.unstack([1, 2]) 
Out[53]: 
ColumnName     Percent_Used Current_Count  Max Percent_Used Current_Count  Max Percent_Used Current_Count  Max 
variable        Min   Min  Min   Avg   Avg  Avg   Max   Max  Max 
DateTime                                  
2012-10-14 11:29:23.810000   24   254503 1048576   24   254503 1048576   24   254503 1048576 
2012-10-14 11:34:23.813000   24   254116 1048576   24   254116 1048576   24   254116 1048576 

列最終成爲一個多指標，但如果這是你一個大忌只是CONCAT的名字，使之成爲正規指數。