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python - 如何在 pandas 中将 m×m 数据帧转换为 m*m×3 数据帧？

问题描述

我有一个像这样的熊猫数据框：

df = pd.DataFrame({'A':[1,3,2,9],'B':[2,1,2,7],'C':[7,2,4,6],'D':[8,1,6,4]},index=['A','B','C','D'])

>>  A    B    C    D
  A 1    2    7    8
  B 3    1    2    1
  C 2    2    4    6
  D 9    7    6    4

我想将此数据框更改为具有相应值的对，如下所示：

>> col1 col2 val
    A    A    1
    A    B    3
    A    C    2
    A    D    9
   ...  ...  ...
    D    C    6
    D    D    4

一种方法是使用循环，但是对于非常大的数据帧，这将非常慢。有一些问题可以解决类似的问题，但对于 R。我猜一种方法是将数据帧转换为 numpy 矩阵，然后使用堆栈函数。但我无法从中创建一个 m×3 数组。有人可以帮忙吗？

标签： pythonpython-3.xpandasnumpydataframe

解决方案

DataFrame.stack与 一起使用Series.reset_index：

df = df.stack().reset_index()
df.columns = ['col1','col2','val']

numpy.repeat或使用,numpy.tile和numpy 解决方案ravel：

a = np.repeat(df.index, len(df.columns))
b = np.tile(df.columns, len(df))
c = df.values.ravel()

df = pd.DataFrame({'col1':a,'col2':b,'val':c})

print (df)
   col1 col2  val
0     A    A    1
1     A    B    2
2     A    C    7
3     A    D    8
4     B    A    3
5     B    B    1
6     B    C    2
7     B    D    1
8     C    A    2
9     C    B    2
10    C    C    4
11    C    D    6
12    D    A    9
13    D    B    7
14    D    C    6
15    D    D    4

具有不同val列顺序的解决方案melt和DataFrame.reset_index，对于相同的列顺序添加reindex：

df = (df.rename_axis('col2')
        .reset_index()
        .melt('col2', var_name='col1', value_name='val')
        .reindex(columns=['col1','col2','val']))

a = np.repeat(df.columns, len(df.columns))
b = np.tile(df.index, len(df))
c = df.values.T.ravel()

df1 = pd.DataFrame({'col1':a,'col2':b,'val':c})

print (df)

   col1 col2  val
0     A    A    1
1     A    B    3
2     A    C    2
3     A    D    9
4     B    A    2
5     B    B    1
6     B    C    2
7     B    D    7
8     C    A    7
9     C    B    2
10    C    C    4
11    C    D    6
12    D    A    8
13    D    B    1
14    D    C    6
15    D    D    4

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