Python Pandas，将特定列转换为行

Question

Python Pandas，将特定列转换为行

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我有一个pandas数据框，有4行和4列 - 这是一个简单的版本：

import pandas as pd
import numpy as np
rows = np.arange(1, 4, 1)
values = np.arange(1, 17).reshape(4,4)
df = pd.DataFrame(values, index=rows, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

我要做的是将它转换为一个2x8的数据框，其中B、C和D对齐到每个数组 - 所以它会像这样：

我想实现的是将其转换为一个 2*8 的数据框，每个数组中的 B，C 和 D 对齐 - 这样看起来就像这样：

在阅读Pandas文档后，我尝试了这个：

df1 = pd.pivot_table(df, rows = ['B', 'C', 'D'], cols = 'A')

但是出现了一个错误，我不能确定错误来源（以

DataError：无可聚合的数值类型

结尾）。

接着我想根据A值拆分数据框，但我认为.groupby命令可能会处理它。

- Dimitris

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Acorbe · Accepted Answer

您要寻找的是melt函数。

 pd.melt(df,id_vars=['A']) 

     A variable  value
0    1        B      2
1    5        B      6
2    9        B     10
3   13        B     14
4    1        C      3
5    5        C      7
6    9        C     11
7   13        C     15
8    1        D      4
9    5        D      8
10   9        D     12
11  13        D     16

最后需要根据A进行排序。

 pd.melt(df,id_vars=['A']).sort('A')  

      A variable  value
 0    1        B      2
 4    1        C      3
 8    1        D      4
 1    5        B      6
 5    5        C      7
 9    5        D      8
 2    9        B     10
 6    9        C     11
 10   9        D     12
 3   13        B     14
 7   13        C     15
 11  13        D     16

Note: pd.DataFrame.sort 已被弃用，建议使用pd.DataFrame.sort_values。