python - Como configurar las columnas en pandas.

dataframe

Question

Aquí está mi marco de datos:

 Dec-18 Jan-19 Feb-19 Mar-19 Apr-19 May-19
Saturday 2540.0 2441.0 3832.0 4093.0 1455.0 2552.0
Sunday 1313.0 1891.0 2968.0 2260.0 1454.0 1798.0
Monday 1360.0 1558.0 2967.0 2156.0 1564.0 1752.0
Tuesday 1089.0 2105.0 2476.0 1577.0 1744.0 1457.0
Wednesday 1329.0 1658.0 2073.0 2403.0 1231.0 874.0
Thursday 798.0 1195.0 2183.0 1287.0 1460.0 1269.0

He probado algunas operaciones de pandas pero no puedo hacer eso.

Esto es lo que quiero hacer:

 items
Saturday 2540.0
Sunday 1313.0
Monday 1360.0
Tuesday 1089.0
Wednesday 1329.0
Thursday 798.0
Saturday 2441.0
Sunday 1891.0
Monday 1558.0
Tuesday 2105.0
Wednesday 1658.0
Thursday 1195.0 ............ and so on 

Quiero establecer esas filas en filas en desventaja, ¿cómo hacer eso?

Answer 1

Tu puedes hacer:

df = df.stack().sort_index(level=1).reset_index(level = 1, drop=True).to_frame(''items'')

Es interesante que este método se haya pasado por alto aunque sea el más rápido:

import time
start = time.time()
df.stack().sort_index(level=1).reset_index(level = 1, drop=True).to_frame(''items'')
end = time.time()
print("time taken {}".format(end-start))

rendimientos: time taken 0.006181955337524414

mientras esto:

start = time.time()
df.reset_index().melt(id_vars=''days'').drop(''variable'',1)
end = time.time()
print("time taken {}".format(end-start))

rendimientos: time taken 0.010072708129882812

Cualquier formato de mi salida coincide exactamente con lo solicitado por OP.

Answer 2

numpy con numpy remodelando los datos.

import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame(df.to_numpy().flatten(''F''),
index=np.tile(df.index, df.shape[1]),
columns=[''items''])

Salida:

 items
Saturday 2540.0
Sunday 1313.0
Monday 1360.0
Tuesday 1089.0
Wednesday 1329.0
Thursday 798.0
Saturday 2441.0
...
Sunday 1798.0
Monday 1752.0
Tuesday 1457.0
Wednesday 874.0
Thursday 1269.0

Answer 3

df.reset_index().melt(id_vars=''index'').drop(''variable'',1)

Salida:

 index value
0 Saturday 2540.0
1 Sunday 1313.0
2 Monday 1360.0
3 Tuesday 1089.0
4 Wednesday 1329.0
5 Thursday 798.0
6 Saturday 2441.0
7 Sunday 1891.0
8 Monday 1558.0
9 Tuesday 2105.0
10 Wednesday 1658.0
11 Thursday 1195.0
12 Saturday 3832.0
13 Sunday 2968.0
14 Monday 2967.0
15 Tuesday 2476.0
16 Wednesday 2073.0
17 Thursday 2183.0
18 Saturday 4093.0
19 Sunday 2260.0
20 Monday 2156.0
21 Tuesday 1577.0
22 Wednesday 2403.0
23 Thursday 1287.0
24 Saturday 1455.0
25 Sunday 1454.0
26 Monday 1564.0
27 Tuesday 1744.0
28 Wednesday 1231.0
29 Thursday 1460.0
30 Saturday 2552.0
31 Sunday 1798.0
32 Monday 1752.0
33 Tuesday 1457.0
34 Wednesday 874.0
35 Thursday 1269.0

Nota: solo anoté un comentario que sugiere hacer lo mismo, eliminaré mi publicación si se solicita :)