我有一个单行数据框，如下所示
Num TP1(USD) TP2(USD) TP3(USD) VReal1(USD) VReal2(USD) VReal3(USD) TiV1 (EUR) TiV2 (EUR) TiV3 (EUR) TR TR-Tag
AA-24 0 700 2100 300 1159 2877 30 30 47 10 5
我想得到一个像下面这样的数据帧
ID Price Net Range
1 0 300 30
2 700 1159 30
3 2100 2877 47
这里的逻辑是
我试了df.filter(regex='TP').stack()次.我得到了所有的"TP"列&；我可以访问索引([0]、[1]、[2])中的单个值.我不能把他们全部直接编入一个专栏.
我还想知道是否有更简单的方法来做到这一点.
假设'Num'是唯一标识符，则可以使用pandas.wide_to_long:
pd.wide_to_long(df, stubnames=['TP', 'VR', 'TV'], i='Num', j='ID')
或者，对于更接近您的输出:
out = (pd
.wide_to_long(df, stubnames=['TP', 'VR', 'TV'], i='Num', j='ID')
.reset_index('ID')
.drop(columns=['TR', 'TR-Tag'])
.rename(columns={'TP': 'Price', 'VR': 'Net', 'TV': 'Range'})
)
输出:
ID Price Net Range
Num
AA-24 1 0 300 30
AA-24 2 700 1159 30
AA-24 3 2100 2877 47
out = (pd
.wide_to_long(df.set_axis(df.columns.str.replace(r'\(USD\)$', '', regex=True),
axis=1),
stubnames=['TP', 'VReal', 'TiV'], i='Num', j='ID')
.reset_index('ID')
.drop(columns=['TR', 'TR-Tag'])
.rename(columns={'TP': 'Price', 'VReal': 'Net', 'TiV': 'Range'})
)
输出:
ID Price Net Range
Num
AA-24 1 0 300 30
AA-24 2 700 1159 30
AA-24 3 2100 2877 47