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python - Python Pandas 将选择性列转换为行

问题描述

我的数据集有一些关于不同年份的价格和销售额的信息。问题是每年实际上价格和销售的列标题都不同。例如 CSV 看起来像

项目 2018年价格 2019年价格 2020年价格 2018年销售额 2019年销售额 2020年销售额
一个 100 120 135 5000 6000 6500
乙 110 130 150 2000 4000 4500
C 150 110 175 1000 3000 3000

我想向它展示这样的东西

项目 年 价格 销售量
一个 2018 100 5000
一个 2019 120 6000
一个 2020 135 6500
乙 2018 110 2000
乙 2019 130 4000
乙 2020 150 4500
C 2018 150 1000
C 2019 110 3000
C 2020 175 3000

我像这样使用 Pandas 的融化功能 df.melt(id_vars = ['Items'], var_name="Year", value_name="Price")

但是我在为价格和销售额获取单独的列时遇到了困难，因为它在一列中给出了价格和销售额。谢谢

标签： pythonpandasdataframedata-sciencebackend

解决方案

让我们试试熊猫wide_to_long

pd.wide_to_long(df, i='Items', j='year', 
                stubnames=['Price', 'Sales'], 
                suffix=r'\d+', sep=' in ').sort_index()

              Price Sales
Items year              
A     2018    100   5000
      2019    120   6000
      2020    135   6500
B     2018    110   2000
      2019    130   4000
      2020    150   4500
C     2018    150   1000
      2019    110   3000
      2020    175   3000

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