在python中，如何重新构造dataframe，使某些datetime列成为行。

Question

在熊猫的dataframe中，我想将日期时间列转换成行。

像这样(大约有12列日期)：

 Category   Type    11/2021 12/2021
0   A        1       0.0     20
1   A        2       NaN     13
2   B        1       5.0      7
3   B        2       20.0     4

像这样的人：

    Date    Category    Type1   Type2
0   2021-11    A         0       NaN
1   2021-11    B         5       20.0
2   2021-12    A         20      13.0
3   2021-12    B         7       4.0

我想要使用枢轴表，但我做不到。

Answer 1

你可以这样做：

(df.melt(['Category', 'Type'], var_name = 'Date').
   pivot(['Date', 'Category'],'Type').reset_index())

         Date Category value      
Type                       1     2
0     11/2021        A   0.0   NaN
1     11/2021        B   5.0  20.0
2     12/2021        A  20.0  13.0
3     12/2021        B   7.0   4.0

要想变得更干净，你可以使用janitor

import janitor

(df.pivot_longer(['Category', 'Type'], names_to = 'Date', values_to = 'type').
  pivot_wider(['Date', 'Category'], names_from = 'Type', names_sep = ''))

      Date Category   type1   type2
0  11/2021        A     0.0     NaN
1  11/2021        B     5.0    20.0
2  12/2021        A    20.0    13.0
3  12/2021        B     7.0     4.0

Answer 2

另一种解决办法是：

x = (
    df.set_index(["Category", "Type"])
    .stack()
    .unstack("Type")
    .add_prefix("Type")
    .reset_index()
)
x = x.rename(columns={"level_1": "Date"})
x.columns.name = None

print(x)

指纹：

  Category     Date  Type1  Type2
0        A  11/2021    0.0    NaN
1        A  12/2021   20.0   13.0
2        B  11/2021    5.0   20.0
3        B  12/2021    7.0    4.0