在Python中将DataFrame转换为Pandas数据框。

Question

我从 pandas datareader 中收到的输出如下：

       Date        AAPL         ACN
0 2016-11-21  111.730003  119.680000
1 2016-11-22  111.800003  119.480003
2 2016-11-23  111.230003  119.820000
3 2016-11-25  111.790001  120.739998
4 2016-11-28  111.570000  120.760002

我认为该框架的外观如下：

       Date   Minor   Adj Close
0 2016-11-21  AAPL    111.730003  
1 2016-11-22  AAPL    111.800003  
2 2016-11-23  AAPL    111.230003  
3 2016-11-25  AAPL    111.790001  
4 2016-11-28  AAPL    111.570000  
0 2016-11-21  ACN     119.680000
1 2016-11-22  ACN     119.480003
2 2016-11-23  ACN     119.820000
3 2016-11-25  ACN     120.739998
4 2016-11-28  ACN     120.760002

我该如何将代码转换为输出上述内容？代码如下所示：

import pandas_datareader.data as pdr

DataLevels = pdr.DataReader(['ACN','AAPL'], 'yahoo', '2016-11-19', '2016-12-1')
DataLevels = DataLevels['Adj Close'].reset_index()
DataLevels.rename(columns={'minor': ['ACN','AAPL'], 'Adj Close': 'Adj Close'}, inplace=True)
print(DataLevels)

- MCM

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我收到了以下错误信息：SyntaxError: 标识符中有无效字符。 - MCM

Answer 1

使用melt函数，将DF从宽格式转换为长格式：

pd.melt(df, id_vars=['Date'], value_name='Adj Close', var_name='Minor')

- Nickil Maveli

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这个解决方案好多了 ;) - MaxU - stand with Ukraine

@MCM，如果你想在melting之后重命名列，你可以这样做- pd.melt(DataLevels['Adj Close'].reset_index(), id_vars=['Date'], value_name='Adj Close', var_name='Minor').rename(columns={'Minor': 'Ticker'})。由于您以前没有接受过答案，因此您可能希望这样做，以便向更广泛的社区表明此解决方案已成功解决了您的问题。 - Nickil Maveli

@NickilMaveli，抱歉再次询问。我本来以为我理解了melt函数，但现在似乎并不是这样。当尝试从雅虎获取所有数据（开盘价、最高价、最低价等）时，应该如何处理？ - MCM

@NickilMaveli，你说得对。我发了一个单独的帖子。也许你可以看一下：http://stackoverflow.com/questions/42227023/try-to-include-an-column-based-input-and-file-name-in-pnadas-dataframe-in-python - MCM

@NickilMaveli，抱歉再次打扰您。当我使用雅虎财经提供的所有输出而不仅仅是adj_close时，我该如何使用melt函数？ - MCM