将多个列合并为一个列在 pandas 中

huangapple
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英文:

combine multiple column into one in pandas

问题

我有以下类似的表格

  1.   列 1    列 2     列 3 ...
  2. 0   a        1          2
  3. 1   b        1          3
  4. 2   c        2          1

我想将它转换成以下形式

  1.   列 1  列 2
  2. 0   a        1
  3. 1   a        2
  4. 2   b        1
  5. 3   b        3
  6. 4   c        2
  7. 5   c        1
  8. ...

我想要将列2（以及其他列）中的每个值与列1中的值配对。我不知道如何在pandas中做这个操作，甚至不知道从哪里开始。

英文:

I have table like below

  1.   Column 1  Column 2   Column 3 ...
  2. 0        a         1          2
  3. 1        b         1          3
  4. 2        c         2          1

and I want to convert it to be like below

  1.   Column 1 Column 2
  2. 0        a        1
  3. 1        a        2
  4. 2        b        1
  5. 3        b        3
  6. 4        c        2
  7. 5        c        1
  8. ...

I want to take each value from Column 2 (and so on) and pair it to value in column 1. I have no idea how to do it in pandas or even where to start.

答案1

得分: 3

你可以使用 pd.melt 来执行此操作：

  1. >> df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
  2. ...                    'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
  3. ...                    'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
  5. >> df
  7.    A  B  C
  8. 0  a  1  2
  9. 1  b  3  4
  10. 2  c  5  6
  12. >> pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
  14.    A variable  value
  15. 0  a        B      1
  16. 1  b        B      3
  17. 2  c        B      5
  18. 3  a        C      2
  19. 4  b        C      4
  20. 5  c        C      6
英文:

You can use pd.melt to do this:

  1. >>> df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
  2. ...                    'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
  3. ...                    'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
  5. >>> df
  7.    A  B  C
  8. 0  a  1  2
  9. 1  b  3  4
  10. 2  c  5  6
  12. >>> pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
  14.    A variable  value
  15. 0  a        B      1
  16. 1  b        B      3
  17. 2  c        B      5
  18. 3  a        C      2
  19. 4  b        C      4
  20. 5  c        C      6

答案2

得分: 0

以下是您要翻译的代码部分：

  1. import pandas as pd
  2. df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 1, 2], 'col3': [2, 3, 1]})
  4. new_df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2'])
  5. for index, row in df.iterrows():
  6.     for element in row.values[1:]:
  7.         new_df.loc[len(new_df)] = [row[0], element]
  8. print(new_df)

输出：

  1.   col1  col2
  2. 0    a     1
  3. 1    a     2
  4. 2    b     1
  5. 3    b     3
  6. 4    c     2
  7. 5    c     1
英文:

Here's my approach, hope it helps:

  1. import pandas as pd
  2. df=pd.DataFrame({'col1':['a','b','c'],'col2':[1,1,2],'col3':[2,3,1]})
  4. new_df=pd.DataFrame(columns=['col1','col2'])
  5. for index,row in df.iterrows():
  6.     for element in row.values[1:]:
  7.         new_df.loc[len(new_df)]=[row[0],element]
  8. print(new_df)
  9. Output:
  10.   col1  col2
  11. 0    a     1
  12. 1    a     2
  13. 2    b     1
  14. 3    b     3
  15. 4    c     2
  16. 5    c     1

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年2月8日 16:20:37
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