熔化大熊猫据帧

我有这样熔化大熊猫据帧

NSW  VIC 
0 6718023 5023203 
1 6735528 5048207 
2 6742690 5061266 
3 6766133 5083593 
4 6786160 5103965

我想改变它像一个数据帧这

0 6718023 NSW 
1 6735528 NSW 
2 6742690 NSW 
3 6766133 NSW 
4 6786160 NSW 
5 5023203 VIC 
6 5048207 VIC 
7 5061266 VIC 
8 5083593 VIC 
9 5103965 VIC

我怎么能完成这项工作？

来源

2017-09-03 王晓晨

经典融化问题！ – Parfait

melt使用

pd.melt(df) 
    Out[318]: 
     variable value 
    0  NSW 6718023 
    1  NSW 6735528 
    2  NSW 6742690 
    3  NSW 6766133 
    4  NSW 6786160 
    5  VIC 5023203 
    6  VIC 5048207 
    7  VIC 5061266 
    8  VIC 5083593 
    9  VIC 5103965

来源

2017-09-03 04:03:49 Wen

我祝你圣诞快乐！并感谢您的支持，小presetn（+5）。祝你好运！ – jezrael

@jezrael节日快乐:-) – Wen

df.stack().reset_index(level=0, drop=True).sort_index()

输出：

NSW 6718023 
NSW 6735528 
NSW 6742690 
NSW 6766133 
NSW 6786160 
VIC 5023203 
VIC 5048207 
VIC 5061266 
VIC 5083593 
VIC 5103965 
dtype: int64

来源

2017-09-03 04:01:35

使用df.unstack

df = df.unstack().to_frame().reset_index(level=0).iloc[:, [-1, 0]] 
df.columns = [0, 1] # or whatever else you please 
df 

     0 1 
0 6718023 NSW 
1 6735528 NSW 
2 6742690 NSW 
3 6766133 NSW 
4 6786160 NSW 
0 5023203 VIC 
1 5048207 VIC 
2 5061266 VIC 
3 5083593 VIC 
4 5103965 VIC

来源

2017-09-03 04:02:00

FOMO

pd.DataFrame(dict(
    value=df.values.ravel(order='F'), 
    variable=df.columns.repeat(len(df)) 
)) 

    value variable 
0 6718023  NSW 
1 6735528  NSW 
2 6742690  NSW 
3 6766133  NSW 
4 6786160  NSW 
5 5023203  VIC 
6 5048207  VIC 
7 5061266  VIC 
8 5083593  VIC 
9 5103965  VIC

来源

2017-09-03 05:56:52 piRSquared

为了完整性，您可以添加'.sort_values（'variable'）' –

本应该重复，而不是平铺。无需排序（ - ： – piRSquared

熔化大熊猫据帧

回答

相关问题