熊貓：從其他數據幀信息創建數據幀行

Question

我正在處理彙總數據，爲了進一步處理它，需要對其進行分解。原始的df包含一個值'no。每排學生的，我需要一排新的DF每名學生：

原DF：

   faculty A faculty B faculty x 
male students   2   7  ... 
female students   4   3  ... 

新的df：

No.   gender faculty ... 
1    m  A 
2    m  A 
3    f  A 

和等等。原來的DF包含更多的信息（如國籍和地區信息），但可以用與性別相同的方式處理。 很明顯，我會先轉換（df.T），但隨後樂趣就開始了。 ..我很初學，任何指針都會很受歡迎。

Answer 1

我想 「解聚」 的最簡單的方法中的數據是使用一個發電機表達 簡單地列舉了所有需要的行：

(key for key, val in series.iteritems() for i in range(val)) 

---

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'faculty A': [2,4], 'faculty B':[7,3]}, 
        index=['male students', 'female students']) 
df.columns = [re.sub(r'faculty ', '', col) for col in df.columns] 
df.index = ['m', 'f'] 
series = df.stack() 
df = pd.DataFrame(
    (key for key, val in series.iteritems() for i in range(val)), 
    columns=['gender','faculty']) 

產量

gender faculty 
0  m  A 
1  m  A 
2  m  B 
3  m  B 
4  m  B 
5  m  B 
6  m  B 
7  m  B 
8  m  B 
9  f  A 
10  f  A 
11  f  A 
12  f  A 
13  f  B 
14  f  B 
15  f  B 

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PS。以上顯示可以「分解」數據，但您確定要這樣做嗎？分解似乎相當低效。如果 的一個值是一百萬，那麼你最終會得到一百萬重複 行...

而是分列的，你可能會更好找對彙總數據進行計算的一種方式。