用熊猫转换为长面板数据格式

Question

我有一个DataFrame，其中行代表时间和列代表个人。我想以高效的方式将它变成熊猫的长面板数据格式，因为DataFames相当大。我想避免循环。这里有一个例子：下面的数据帧：

 id 1 2 
date    
20150520 3.0 4.0 
20150521 5.0 6.0 

应该转变成：

date  id  value 
20150520 1   3.0 
20150520 2   4.0 
20150520 1   5.0 
20150520 2   6.0 

速度是什么对我真的很重要，因为数据大小。如果存在折衷，我更喜欢它优雅。虽然我怀疑我妈妈错过了一个相当简单的功能，熊猫应该能够处理它。有什么建议么？

Answer 1

重命名列我认为你需要stack与reset_index：

print (df) 
      1 2 
date    
20150520 3.0 4.0 
20150521 5.0 6.0 

df = df.stack().reset_index() 
df.columns = ['date','id','value'] 
print (df) 
     date id value 
0 20150520 1 3.0 
1 20150520 2 4.0 
2 20150521 1 5.0 
3 20150521 2 6.0 

---

print (df) 
id   1 2 
date    
20150520 3.0 4.0 
20150521 5.0 6.0 

df = df.stack().reset_index(name='value') 
print (df) 
     date id value 
0 20150520 1 3.0 
1 20150520 2 4.0 
2 20150521 1 5.0 
3 20150521 2 6.0 

Answer 2

您正在寻找的功能是

df.reset_index() 

那么你可以使用

df.columns = ['date', 'id', 'value'] 

Answer 3

使用melt

pd.melt(df.reset_index(), 
     id_vars='date', 
     value_vars=['1', '2'], 
     var_name='Id') 

---

编辑：
由于OP要快;-)

def pir(df): 
    dv = df.values 
    iv = df.index.values 
    cv = df.columns.values 
    rc, cc = df.shape 
    return pd.DataFrame(
     dict(value=dv.flatten(), 
      id=np.tile(cv, rc)), 
     np.repeat(iv, cc))