私がパンダに次のデータフレームを持っていると仮定しましょう:
AA BB CC
date
05/03 1 2 3
06/03 4 5 6
07/03 7 8 9
08/03 5 7 1
そして私はそれを次のように変えたいです:
AA 05/03 1
AA 06/03 4
AA 07/03 7
AA 08/03 5
BB 05/03 2
BB 06/03 5
BB 07/03 8
BB 08/03 7
CC 05/03 3
CC 06/03 6
CC 07/03 9
CC 08/03 1
どうすればできますか?
ワイドからロングへの変換の理由は、次の段階で、日付と最初の列名(AA、BB、CC)に基づいて、このデータフレームを別のデータフレームとマージすることです。
unstack
マルチインデックスのシリーズを返します:
In [38]: df.unstack()
Out[38]:
date
AA 05/03 1
06/03 4
07/03 7
08/03 5
BB 05/03 2
06/03 5
07/03 8
08/03 7
CC 05/03 3
06/03 6
07/03 9
08/03 1
dtype: int64
戻るシリーズでreset_indexを呼び出すことができます。
In [39]: df.unstack().reset_index()
Out[39]:
level_0 date 0
0 AA 05-03 1
1 AA 06-03 4
2 AA 07-03 7
3 AA 08-03 5
4 BB 05-03 2
5 BB 06-03 5
6 BB 07-03 8
7 BB 08-03 7
8 CC 05-03 3
9 CC 06-03 6
10 CC 07-03 9
11 CC 08-03 1
または、マルチインデックスでデータフレームを作成します。
In [40]: pd.DataFrame(df.unstack())
Out[40]:
0
date
AA 05-03 1
06-03 4
07-03 7
08-03 5
BB 05-03 2
06-03 5
07-03 8
08-03 7
CC 05-03 3
06-03 6
07-03 9
08-03 1
Pandas.meltを使用して、ワイドからロングに変換します。
df = pd.DataFrame({
'date' : ['05/03', '06/03', '07/03', '08/03'],
'AA' : [1, 4, 7, 5],
'BB' : [2, 5, 8, 7],
'CC' : [3, 6, 9, 1]
}).set_index('date')
df
AA BB CC
date
05/03 1 2 3
06/03 4 5 6
07/03 7 8 9
08/03 5 7 1
変換するには、インデックスをリセットしてメルトするだけです。
df = df.reset_index()
pd.melt(df, id_vars='date', value_vars=['AA', 'BB', 'CC'])
これが最終結果です:
date variable value
0 05/03 AA 1
1 06/03 AA 4
2 07/03 AA 7
3 08/03 AA 5
4 05/03 BB 2
5 06/03 BB 5
6 07/03 BB 8
7 08/03 BB 7
8 05/03 CC 3
9 06/03 CC 6
10 07/03 CC 9
11 08/03 CC 1