提取行從熊貓的數據幀列融化後

Question

我與熊貓的工作，我有這個表：

ID 1-May-2016 1-Jun-2016 20-Jul-2016 Class 
1  0.2  0.52  0.1  H 
2  0.525  0.20  0.01  L 
... 

，我想獲得該表：

ID Date  Value Class 
1 1-May-2016 0.2 H 
1 1-Jun-2016 0.52 H 
... 
2 1-May-2016 0.525 L 
... 

我嘗試：

pandas.melt(df,id_vars["ID"], var_name = "Class") 

，我幾乎得到我想要什麼：

ID Class  Value 
1 1-May-2016 0.2 
1 1-Jun-2016 0.52 
... 
1 Class   L 
2 Class   H 

除了表格的底部包含應該被視爲「額外」列的信息。 這是正確的過程/方法嗎？如果是，我怎樣才能將表格的底部「轉移」爲包含我樣本類別的列？

Answer 1

您需要melt添加Class到id_vars：

print (pd.melt(df,id_vars=["ID", 'Class'], var_name = "Date", value_name='Vals')) 
    ID Class   Date Vals 
0 1  H 1-May-2016 0.200 
1 2  L 1-May-2016 0.525 
2 1  H 1-Jun-2016 0.520 
3 2  L 1-Jun-2016 0.200 
4 1  H 20-Jul-2016 0.100 
5 2  L 20-Jul-2016 0.010 

如果必要的話，然後使用sort_values：

print (pd.melt(df,id_vars=["ID", 'Class'], var_name = "Date", value_name='Vals') 
     .sort_values(['ID', 'Class'])) 

    ID Class   Date Vals 
0 1  H 1-May-2016 0.200 
2 1  H 1-Jun-2016 0.520 
4 1  H 20-Jul-2016 0.100 
1 2  L 1-May-2016 0.525 
3 2  L 1-Jun-2016 0.200 
5 2  L 20-Jul-2016 0.010 

與stack另一種可能的解決方案：

print (df.set_index(["ID", 'Class']) 
     .stack() 
     .reset_index(name='Vals') 
     .rename(columns={'level_2':'Date'})) 

    ID Class   Date Vals 
0 1  H 1-May-2016 0.200 
1 1  H 1-Jun-2016 0.520 
2 1  H 20-Jul-2016 0.100 
3 2  L 1-May-2016 0.525 
4 2  L 1-Jun-2016 0.200 
5 2  L 20-Jul-2016 0.010