Python-pandas将一些列转换为行
我的数据集具有n个日期的位置信息。问题在于每个日期实际上是一个不同的列标题。例如，CSV看起来像
location name Jan-2010 Feb-2010 March-2010
A "test" 12 20 30
B "foo" 18 20 25
我想要的是它看起来像
location name Date Value
A "test" Jan-2010 12
A "test" Feb-2010 20
A "test" March-2010 30
B "foo" Jan-2010 18
B "foo" Feb-2010 20
B "foo" March-2010 25
问题是我不知道列中有多少个日期（尽管我知道它们总是以名字开头）
问题答案：
从v0.20开始，melt是一阶函数，你现在可以使用
df.melt(id_vars=["location", "name"],
var_name="Date",
value_name="Value")
location name Date Value
0 A "test" Jan-2010 12
1 B "foo" Jan-2010 18
2 A "test" Feb-2010 20
3 B "foo" Feb-2010 20
4 A "test" March-2010 30
5 B "foo" March-2010 25
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所以我的数据集有一些n个日期的位置信息。问题是每个日期实际上是不同的列标题。例如CSV看起来像 我想让它看起来像 我的问题是我不知道该列中有多少个日期（尽管我知道它们总是在name之后开始）