Python 如何使用 pd.melt 取消透视列共享前缀的数据框

你可以用pandas.wide_to_long()做你想做的事.

但是，您需要首先将列从模式reviews/N/COL重命名为reviews/COL/N(或类似的名称)，因为wide_to_long()只能基于前缀取消透视，而在列名中，您有一个前缀和一个后缀.

您可以手动完成此操作，例如，使用re模块和适当的正则表达式:

df = df.rename(columns=lambda x: re.sub('reviews/(\d)/(.*)', r'review_\2\1', x))

在此之后，您的数据应该如下所示(请注意更改后的列名):

现在，您可以使用pandas.wide_to_long()并使用stubnames参数来指定取消透视时应该分组的列的前缀.

df = pd.wide_to_long(df,
                     stubnames=['review_date','review_text'],
                     i=['business_id', 'address'], 
                     j='review_number')

最后，拨打.reset_index()以达到您所要求的结果.

完整示例:

import re
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'business_id': 12345, 
                   'address': '01 street', 
                   'reviews/0/date': '1/1/1990', 
                   'reviews/0/text': 'abc', 
                   'reviews/1/date': '2/2/1995', 
                   'reviews/1/text': 'def'}, index = [0])

df = df.rename(columns=lambda x: re.sub('reviews/(\d)/(.*)', r'review_\2\1', x))

df = pd.wide_to_long(df,
                     stubnames=['review_date','review_text'],
                     i=['business_id', 'address'], 
                     j='review_number').reset_index()

结果: