Unstack dataframe并保留列

Question

我有一个太多的“紧凑”形式的DataFrame。数据帧是目前这样的：

> import numpy as np 
> import pandas as pd 

> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B'], 
       'bar': ['1', '2'], 
       'baz': [np.nan, '3']}) 
    bar baz foo 
0 1 NaN A 
1 2 3 B 

，我需要“拆散”它是像这样：

> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B', 'B'], 
       'type': ['bar', 'bar', 'baz'], 
       'value': ['1', '2', '3']}) 

    foo type value 
0 A bar  1 
1 B bar  2 
2 B baz  3 

不管我如何努力转动，我无法得到它的权利。

Answer 1

使用melt()方法：

In [39]: pd.melt(df, id_vars='foo', value_vars=['bar','baz'], var_name='type') 
Out[39]: 
    foo type value 
0 A bar  1 
1 B bar  2 
2 A baz NaN 
3 B baz  3 

或

In [38]: pd.melt(df, id_vars='foo', value_vars=['bar','baz'], var_name='type').dropna() 
Out[38]: 
    foo type value 
0 A bar  1 
1 B bar  2 
3 B baz  3 

Answer 2

设置你的指数为foo，然后栈：

df.set_index('foo').stack() 

foo  
A bar 1 
B bar 2 
    baz 3 
dtype: object