从熊猫数据框中堆积列

Question

抱歉，如果以其他方式提出了此要求，我不确定该如何用其他语言表达自己的想法。

假设我有一些带有两列值的数据框：

import pandas as pd

data = {'col1':[0.6, 0.8, 0.9, 0.87, 0.69, 0.88],
        'col2':[0.72, 0.91, 0.83, 0.85, 0.96, 0.76]}

df = pd.DataFrame(data)

df
Out[1]: 
   col1  col2
0  0.60  0.72
1  0.80  0.91
2  0.90  0.83
3  0.87  0.85
4  0.69  0.96
5  0.88  0.76

我想将第2列放在第1列下方，并将其“追加”到第6列到第11列。我还希望创建一个新的“ identifier”列，使其具有每个数据点所属的列名。 没有大量意大利面条代码的情况下，我能得到的最接近的结果是：

pd.DataFrame(df.stack()).reset_index()

Out[34]: 
    level_0 level_1     0
0         0    col1  0.60
1         0    col2  0.72
2         1    col1  0.80
3         1    col2  0.91
4         2    col1  0.90
5         2    col2  0.83
6         3    col1  0.87
7         3    col2  0.85
8         4    col1  0.69
9         4    col2  0.96
10        5    col1  0.88
11        5    col2  0.76

我不希望将其标记为“ level_0”，“ level_1”等，因为我想记住要使用的列名。

我敢肯定有一种简单而专业的方法可以完成此任务，但是我对此并不了解。

Answer 1

您真的很亲密，不必调用DataFrame构造函数。

对于设置的列名称，还可以通过rename_axis重命名MultiIndex rename_axis ：

df = df.stack().rename_axis(('a', 'b')).reset_index(name='val')
print (df)
    a     b   val
0   0  col1  0.60
1   0  col2  0.72
2   1  col1  0.80
3   1  col2  0.91
4   2  col1  0.90
5   2  col2  0.83
6   3  col1  0.87
7   3  col2  0.85
8   4  col1  0.69
9   4  col2  0.96
10  5  col1  0.88
11  5  col2  0.76

脾气暴躁的选择：

a = np.repeat(df.index, len(df.columns))
b = np.tile(df.columns, len(df.index))
c = df.values.ravel()

df = pd.DataFrame(np.column_stack([a,b,c]), columns=['a','b','c'])
print (df)
    a     b     c
0   0  col1   0.6
1   0  col2  0.72
2   1  col1   0.8
3   1  col2  0.91
4   2  col1   0.9
5   2  col2  0.83
6   3  col1  0.87
7   3  col2  0.85
8   4  col1  0.69
9   4  col2  0.96
10  5  col1  0.88
11  5  col2  0.76