使用Python Pandas重塑（融合？）数据并同时合并列。

Question

使用Python Pandas重塑（融合？）数据并同时合并列。

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我有以下数据帧：

df = pd.DataFrame({'Date':['01/01/2021','08/01/2021'],
                  'a_score':[7,3],
                  'b_score':[2,4],
                  'a':['north','south'],
                  'b':['south','north']})

Date        a_score b_score a       b
01/01/2021  7       2       north   south
08/01/2021  3       4       south   north

我应该如何最好地调整格式，将a和b两列数据堆叠在一起，同时将a_score和b_score也堆叠在一起？期望的输出如下：

Date        Region  score   score_against
01/01/2021  north   7       2
01/01/2021  south   2       7
08/01/2021  north   4       3
08/01/2021  south   3       4

非常感谢。

- Abacus

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Nk03 · Accepted Answer

你可以获取内部的numpy数组并对其进行操作，以获得所需的结果：

import numpy as np
new_df = pd.DataFrame(np.vstack((df.values,df.values[:, [0,2, 1, 4,3]]))[:, :-1], columns = ['Date', 'score', 'score_against', 'Region'])

输出：

         Date score score_against Region
0  01/01/2021     7             2  north
1  08/01/2021     3             4  south
2  01/01/2021     2             7  south
3  08/01/2021     4             3  north

解释：

np.vstack((df.values,df.values[:, [0,2, 1, 4,3]]))[:, :-1]

取出内部的numpy数组（df.values），交换列，并将其与原始numpy数组垂直堆叠：

array([['01/01/2021', 7, 2, 'north'],
       ['08/01/2021', 3, 4, 'south'],
       ['01/01/2021', 2, 7, 'south'],
       ['08/01/2021', 4, 3, 'north']], dtype=object)

现在，您可以使用上述的array来创建一个新的数据框。

注意:

如果需要 -> 通过日期列进行排序。

new_df = new_df.sort_values('Date')

输出：

         Date score score_against Region
0  01/01/2021     7             2  north
2  01/01/2021     2             7  south
1  08/01/2021     3             4  south
3  08/01/2021     4             3  north