python pandas，某些列到行[重复]

Question

这个问题已经在这里有了答案 ：

熊猫将一些列转换为行 （4个答案）

2年前关闭。

我有一个熊猫数据框，有4行4列-这是asimple版本：

import pandas as pd
import numpy as np
rows = np.arange(1, 4, 1)
values = np.arange(1, 17).reshape(4,4)
df = pd.DataFrame(values, index=rows, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

我想做的是将其转换为2 * 8数据帧，并对每个数组使用B，C和D Alligng-因此它看起来像这样：

1  2 
1  3
1  4
5  6
5  7
5  8
9  10
9  11
9  12
13 14
13 15
13 16

在阅读熊猫文档时，我尝试了以下方法：

df1 = pd.pivot_table(df, rows = ['B', 'C', 'D'], cols = 'A')

但给我一个错误，我无法识别来源（结尾为

DataError：没有要聚合的数字类型

）

接下来，我想基于A值拆分数据帧，但是我认为.groupby命令可能会照顾好它

Answer 1

您正在寻找的melt功能是

 pd.melt(df,id_vars=['A'])

     A variable  value
0    1        B      2
1    5        B      6
2    9        B     10
3   13        B     14
4    1        C      3
5    5        C      7
6    9        C     11
7   13        C     15
8    1        D      4
9    5        D      8
10   9        D     12
11  13        D     16

A然后必须根据进行最终分类

 pd.melt(df,id_vars=['A']).sort('A')

      A variable  value
 0    1        B      2
 4    1        C      3
 8    1        D      4
 1    5        B      6
 5    5        C      7
 9    5        D      8
 2    9        B     10
 6    9        C     11
 10   9        D     12
 3   13        B     14
 7   13        C     15
 11  13        D     16

注 ：pd.DataFrame.sort
已弃用赞成pd.DataFrame.sort_values。