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Pandas DataFrameは複数の列の値を単一の列にスタックします

次のDataFrameを想定します。

  key.0 key.1 key.2  topic
1   abc   def   ghi      8
2   xab   xcd   xef      9

すべてのkey。*列の値を、key。*列に対応するトピック値に関連付けられている単一の列「key」に結合するにはどうすればよいですか？これは私が望む結果です：

   topic  key
1      8  abc
2      8  def
3      8  ghi
4      9  xab
5      9  xcd
6      9  xef

Key.N列の数は、一部の外部Nでは可変であることに注意してください。

pythonpandasdataframemelt
18
borice

データフレームを溶かすことができます：

>>> keys = [c for c in df if c.startswith('key.')]
>>> pd.melt(df, id_vars='topic', value_vars=keys, value_name='key')

   topic variable  key
0      8    key.0  abc
1      9    key.0  xab
2      8    key.1  def
3      9    key.1  xcd
4      8    key.2  ghi
5      9    key.2  xef

また、キーのソースも提供します。

v0.20から、meltはpd.DataFrameクラスの最初のクラス関数です。

>>> df.melt('topic', value_name='key').drop('variable', 1)

   topic  key
0      8  abc
1      9  xab
2      8  def
3      9  xcd
4      8  ghi
5      9  xef
31
Alexander

OK、現在の回答の1つがこの質問の重複としてマークされているため、ここで回答します。

wide_to_long

pd.wide_to_long(df, ['key'], 'topic', 'age').reset_index().drop('age',1)
Out[123]: 
   topic  key
0      8  abc
1      9  xab
2      8  def
3      9  xcd
4      8  ghi
5      9  xef
4
YOBEN_S

さまざまな方法を試した後、stackの魔法が理解されていれば、以下は多かれ少なかれ直感的です。

_# keep topic as index, stack other columns 'against' it
stacked = df.set_index('topic').stack()
# set the name of the new series created
df = stacked.reset_index(name='key')
# drop the 'source' level (key.*)
df.drop('level_1', axis=1, inplace=True)
_

結果のデータフレームは必要に応じて次のとおりです。

_   topic  key
0      8  abc
1      8  def
2      8  ghi
3      9  xab
4      9  xcd
5      9  xef
_

プロセスを完全に理解するために、中間結果を印刷することもできます。必要以上の列があっても構わない場合、重要なステップはset_index('topic')、stack()およびreset_index(name='key')です。

4
miraculixx