Un枢轴Dataframe w/部分字符串

Question

我有一个数据格式，以便：

           ...     Hom   ...    March Plans   March Ships   April Plans   April Ships   ...

0                  CAD   ...    12              5           4             13
1                  USA   ...    7               6           2             11
2                  CAD   ...    4               9           6             14
3                  CAD   ...    13              3           9             7
...                ...   ...    ...             ...         ...           ...

一年中所有的月份。我希望它是：

           ...     Hom   ...    Month   Plans    Ships    ...

0                  CAD   ...    March    12          5             
1                  USA   ...    March    7           6             
2                  CAD   ...    March    4           9             
3                  CAD   ...    March    13          3
4                  CAD   ...    April    4           13            
5                  USA   ...    April    2           11             
6                  CAD   ...    April    6           14             
7                  CAD   ...    April    9           7
...                ...   ...    ...      ...         ...

有什么简单的方法可以做到这一点而不分裂字符串条目？我曾经使用过totaldf.unstack()，但是由于有多个列，所以我不确定如何正确地重新索引数据。

Answer 1

您可以使用pd.wide_to_long，只需做一些额外的工作就可以得到正确的stubnames，就像在文档中提到的那样：

存根名。假定宽格式变量以存根名称开头。

因此，有必要稍微修改列名，使其位于每个列名的开头：

m = df.columns.str.contains('Plans|Ships')
cols = df.columns[m].str.split(' ')
df.columns.values[m] = [w+month for month, w in cols]

print(df)
   Hom  PlansMarch  ShipsMarch  PlansApril  ShipsApril
0  CAD          12           5           4          13
1  USA           7           6           2          11
2  CAD           4           9           6          14
3  CAD          13           3           9           7

现在，您可以使用pd.wide_to_long使用['Ships', 'Plans']作为顽固名称，以获得所需的输出：

((pd.wide_to_long(df.reset_index(), stubnames=['Ships', 'Plans'], i = 'index', 
                j = 'Month', suffix='\w+')).reset_index(drop=True, level=0)
                .reset_index())

x  Month  Hom  Ships  Plans
0  March  CAD      5     12
1  March  USA      6      7
2  March  CAD      9      4
3  March  CAD      3     13
4  April  CAD     13      4
5  April  USA     11      2
6  April  CAD     14      6
7  April  CAD      7      9

Answer 2

如果将列转换为MultiIndex，则可以使用堆栈：

In [11]: df1 = df.set_index("Hom")

In [12]: df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df1.columns.map(lambda x: tuple(x.split())))

In [13]: df1
Out[13]:
    March       April
    Plans Ships Plans Ships
Hom
CAD    12     5     4    13
USA     7     6     2    11
CAD     4     9     6    14
CAD    13     3     9     7

In [14]: df1.stack(level=0)
Out[14]:
           Plans  Ships
Hom
CAD April      4     13
    March     12      5
USA April      2     11
    March      7      6
CAD April      6     14
    March      4      9
    April      9      7
    March     13      3

In [21]: res = df1.stack(level=0)

In [22]: res.index.names = ["Hom", "Month"]

In [23]: res.reset_index()
Out[23]:
   Hom  Month  Plans  Ships
0  CAD  April      4     13
1  CAD  March     12      5
2  USA  April      2     11
3  USA  March      7      6
4  CAD  April      6     14
5  CAD  March      4      9
6  CAD  April      9      7
7  CAD  March     13      3