在Pandas中使用melt()

Question

试图将以下数据融为一体，结果是4行--一列用于"John-1“，包含他的前数据，一行用于"John-2”，其中一行包含他的后数据，一行用于"Kelly-1“，在数据之前包含她，一行用于"Kelly-2”，其中一列包含她的后数据。列将是“名称”、“重量”和“高度”。这能仅用熔融函数来完成吗？

df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Kelly'],
                 'Weight Before': [200, 175], 
                 'Weight After': [195, 165],
                 'Height Before': [6, 5],
                 'Height After': [7, 6]})

Answer 1

使用pandas.wide_to_long函数如下所示：

pd.wide_to_long(df, ['Weight', 'Height'], 'Name', 'grp', ' ', '\\w+').reset_index()

    Name     grp  Weight  Height
0   John  Before     200       6
1  Kelly  Before     175       5
2   John   After     195       7
3  Kelly   After     165       6

或者您也可以从pyjanitor中使用pivot_longer，如下所示：

import janitor
df.pivot_longer('Name', names_to = ['.value', 'grp'], names_sep = ' ')

    Name     grp  Weight  Height
0   John  Before     200       6
1  Kelly  Before     175       5
2   John   After     195       7
3  Kelly   After     165       6