python - Remodelar de ancho a largo en pandas

dataframe reshape

Question

Supongamos que tengo el siguiente marco de datos en pandas:

 AA BB CC
date
05/03 1 2 3
06/03 4 5 6
07/03 7 8 9
08/03 5 7 1 

y quiero transformarlo a lo siguiente:

 AA 05/03 1
AA 06/03 4
AA 07/03 7
AA 08/03 5
BB 05/03 2
BB 06/03 5
BB 07/03 8
BB 08/03 7
CC 05/03 3
CC 06/03 6
CC 07/03 9
CC 08/03 1

¿Cómo puedo hacerlo?

La razón de la transformación de ancho a largo es que, en la siguiente etapa, me gustaría fusionar este marco de datos con otro, según las fechas y los nombres de columna iniciales (AA, BB, CC).

Answer 1

Use pandas.melt para transformar de ancho a largo:

df = pd.DataFrame({
''date'' : [''05/03'', ''06/03'', ''07/03'', ''08/03''],
''AA'' : [1, 4, 7, 5],
''BB'' : [2, 5, 8, 7],
''CC'' : [3, 6, 9, 1]
}).set_index(''date'')
df
AA BB CC
date
05/03 1 2 3
06/03 4 5 6
07/03 7 8 9
08/03 5 7 1

Para convertir, solo necesitamos restablecer el índice y luego derretir:

df = df.reset_index()
pd.melt(df, id_vars=''date'', value_vars=[''AA'', ''BB'', ''CC''])

Este es el resultado final:

 date variable value
0 05/03 AA 1
1 06/03 AA 4
2 07/03 AA 7
3 08/03 AA 5
4 05/03 BB 2
5 06/03 BB 5
6 07/03 BB 8
7 08/03 BB 7
8 05/03 CC 3
9 06/03 CC 6
10 07/03 CC 9
11 08/03 CC 1

Answer 2

unstack devuelve una serie con un unstack :

 In [38]: df.unstack()
Out[38]:
date
AA 05/03 1
06/03 4
07/03 7
08/03 5
BB 05/03 2
06/03 5
07/03 8
08/03 7
CC 05/03 3
06/03 6
07/03 9
08/03 1
dtype: int64

Puede llamar a reset_index en la serie que regresa:

In [39]: df.unstack().reset_index()
Out[39]:
level_0 date 0
0 AA 05-03 1
1 AA 06-03 4
2 AA 07-03 7
3 AA 08-03 5
4 BB 05-03 2
5 BB 06-03 5
6 BB 07-03 8
7 BB 08-03 7
8 CC 05-03 3
9 CC 06-03 6
10 CC 07-03 9
11 CC 08-03 1

O construya un marco de datos con un índice múltiple:

In [40]: pd.DataFrame(df.unstack())
Out[40]:
0
date
AA 05-03 1
06-03 4
07-03 7
08-03 5
BB 05-03 2
06-03 5
07-03 8
08-03 7
CC 05-03 3
06-03 6
07-03 9
08-03 1