有没有办法按数据取消分组
我想在应用GROUPBY条件后取消对数据帧的分组。我一组一组地用熊猫
+------------+--------------+----------------+-----------------+
| Month | Amt_8_red_17 | Amt_8_black_29 | Amt_10_black_29 |
+------------+--------------+----------------+-----------------+
| 01-01-2018 | 0 | 12 | 18 |
| 01-02-2018 | 100 | 12 | 12 |
+------------+--------------+----------------+-----------------+
现在我想将数据解组。列名是由下划线连接的列的组合。例如：Amt\u 8\u red\u 17：列名是（Amount、Count、Color、Id）输出的样子
+------------+---------+-------+-------+----+
| Month | Amount | Count | Color | Id |
+------------+---------+-------+-------+----+
| 01-01-2018 | 0 | 8 | red | 17 |
| 01-01-2018 | 12 | 8 | black | 29 |
| 01-01-2018 | 18 | 10 | black | 29 |
| 01-02-2018 | 100 | 8 | red | 17 |
| 01-02-2018 | 12 | 8 | black | 29 |
| 01-02-2018 | 12 | 10 | black | 29 |
+------------+---------+-------+-------+----+
有没有更快的办法？
共有1个答案
首先通过数据帧创建所有列的索引，而不使用。。如有必要，设置索引。
然后通过str.split创建multi-index，并通过DataFrame重塑。取消堆叠。
最后一次数据清理-通过第一个DataFrame.reset_index删除第一个级别，第二个是从MultiIndex中删除列。最后设置新列名。
df = df.set_index('Month')
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
df = df.unstack().reset_index(level=0, drop=True).reset_index()
df.columns= ['Count','Color','Id','Month','Amount']
print (df)
Count Color Id Month Amount
0 8 red 17 01-01-2018 0
1 8 red 17 01-02-2018 100
2 8 black 29 01-01-2018 12
3 8 black 29 01-02-2018 12
4 10 black 29 01-01-2018 18
5 10 black 29 01-02-2018 12
最后一列（如有必要）：
df = df[['Month','Amount','Count','Color','Id']]
print (df)
Month Amount Count Color Id
0 01-01-2018 0 8 red 17
1 01-02-2018 100 8 red 17
2 01-01-2018 12 8 black 29
3 01-02-2018 12 8 black 29
4 01-01-2018 18 10 black 29
5 01-02-2018 12 10 black 29
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