Pandas Làm tan một số nhóm cột thành nhiều cột mục tiêu theo tên

Question

Tôi muốn làm tan một số nhóm cột của một khung dữ liệu thành nhiều cột mục tiêu. Tương tự như câu hỏi Python Pandas Melt Groups of Initial Columns Into Multiple Target Columns và pandas dataframe reshaping/stacking of multiple value variables into seperate columns. Tuy nhiên, tôi cần phải làm điều này một cách rõ ràng theo tên cột, chứ không phải theo vị trí chỉ mục.

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame([('a','b','c',1,2,3,'aa','bb','cc'), ('d', 'e', 'f', 4, 5, 6, 'dd', 'ee', 'ff')], 
        columns=['a_1', 'a_2', 'a_3','b_1', 'b_2', 'b_3','c_1', 'c_2', 'c_3']) 
df 

gốc Dataframe:

id a_1 a_2 a_3 b_1 b_2 b_3 c_1 c_2 c_3 
0 101 a b c 1 2 3 aa bb cc 
1 102 d e f 4 5 6 dd ee ff 

Target Dataframe

 id a b c 
0 101 a 1 aa 
1 101 b 2 bb 
2 101 c 3 cc 
3 102 d 4 dd 
4 102 e 5 ee 
5 102 f 6 ff 

Lời khuyên được nhiều đánh giá về một cách tiếp cận này.

Answer 1

Bạn có thể chuyển đổi các tên cột để đa chỉ số dựa trên mô hình cột và sau đó ngăn xếp ở một mức độ cụ thể tùy thuộc vào kết quả mà bạn cần:

import pandas as pd 
df.set_index('id', inplace=True) 
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(tuple(df.columns.str.split("_"))) 
df.stack(level = 1).reset_index(level = 1, drop = True).reset_index() 

# id a b c  
#101 a 1 aa 
#101 b 2 bb 
#101 c 3 cc 
#102 d 4 dd 
#102 e 5 ee 
#102 f 6 ff 

Answer 2

cols = df.columns.difference(['id']) 

pd.lreshape(df, cols.groupby(cols.str.split('_').str[0])).sort_values('id') 
Out: 
    id a c b 
0 101 a aa 1 
2 101 b bb 2 
4 101 c cc 3 
1 102 d dd 4 
3 102 e ee 5 
5 102 f ff 6 

Answer 3

Có một cách hiệu quả hơn để làm những loại vấn đề liên quan đến việc làm tan chảy nhiều bộ cột khác nhau. pd.wide_to_long được xây dựng cho những tình huống chính xác này.

pd.wide_to_long(df, stubnames=['a', 'b', 'c'], i='id', j='dropme', sep='_')\ 
    .reset_index()\ 
    .drop('dropme', axis=1)\ 
    .sort_values('id') 

    id a b c 
0 101 a 1 aa 
2 101 b 2 bb 
4 101 c 3 cc 
1 102 d 4 dd 
3 102 e 5 ee 
5 102 f 6 ff