我试图通过使用函数stack()在python中堆叠数据帧,但有些东西不能正常工作。
我的数据帧结构如下:
> BE BG CZ ...
> AT_CPA_A02 0.0706 0 0.3879 ...
> BE_CPA_A02 38.8601 0.0001 0.0233 ...
> BG_CPA_A02 0 95.2664 0. ...
> ... ... ... ...我要找的是:
> Country Val.
> AT_CPA_A02 BE 0.0706
> AT_CPA_A02 BG 0
> AT_CPA_A02 CZ 0.3879
> ...
> BE_CPA_A02 BE 38.8601
> BE_CPA_A02 BG 0.0001
> BE_CPA_A02 CZ 0.0233
> ... 尽管如此,在df = df.stack()中使用函数stack()时,结果是:
> Country BE. BG. CZ
> AT_CPA_A02 BE 0.0706 NA. NA.
> BG NA. 0. NA.
> CZ NA. NA. 0.3879.
> ...
> BE_CPA_A02. BE. 38.8601 NA. NA.
> BG. NA. 0.0001 NA
> CZ. NA. NA. 0.0233
> ... 在对一些示例数据使用该函数时,它可以完美地工作……
有人能帮我一下吗?非常感谢你提前
发布于 2020-10-09 18:50:30
一种选择是使用.melt。按照我的做法,您必须先重置索引,然后再重新设置它:
df = df.reset_index().melt(id_vars='index', var_name='Country', value_name='Val.').set_index('index')
df
Out[1]:
Country Val.
index
AT_CPA_A02 BE 0.0706
BE_CPA_A02 BE 38.8601
BG_CPA_A02 BE 0.0000
AT_CPA_A02 BG 0.0000
BE_CPA_A02 BG 0.0001
BG_CPA_A02 BG 95.2664
AT_CPA_A02 CZ 0.3879
BE_CPA_A02 CZ 0.0233
BG_CPA_A02 CZ 0.0000发布于 2020-10-09 19:04:25
你走在了正确的道路上。请尝试:
df.stack().reset_index(level=1).rename(columns={'level_1':'Country',0:'Val' })
Country Val
AT_CPA_A02 BE 0.0706
AT_CPA_A02 BG 0.0000
AT_CPA_A02 CZ 0.3879
BE_CPA_A02 BE 38.8601
BE_CPA_A02 BG 0.0001
BE_CPA_A02 CZ 0.0233
BG_CPA_A02 BE 0.0000
BG_CPA_A02 BG 95.2664
BG_CPA_A02 CZ 0.0000https://stackoverflow.com/questions/64278449
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