将一列中的数据作为单独的行连接到另一列

Question

我有一个 pandas DataFrame 这样的：

    Year1   Year2   Total
0   2010    2011    2500
1   2012    2013    3000
2   2014    2015    4000

我想获取Year1 Year2合并，并保持与之关联的Total值，它应该如下所示：

    Year1   Total
0   2010    2500
1   2011    2500
2   2012    3000
3   2013    3000
4   2014    4000
5   2015    4000

我首先考虑复制df ，以便获得 2011、2013 和 2015 的第二个“总计”值

df = pd.DataFrame(np.repeat(df.values, 2, axis=0))
df.columns = ['Year1', 'Year2', 'Total']

但我仍然不确定将列数据从Year2合并到Year1的步骤。

Answer 1

您可以使用append function 实现所需的 output 但之前需要执行几个步骤：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('df.txt')
newDf = df[["Year2", "Total"]].rename(columns={"Year2":"Year1"})
df.drop(columns=["Year2"], inplace=True)
resultDf = df.append(newDf)
resultDf.sort_values("Year1")

Output

第一年	全部的
2010	2500
2011年	2500
2012	3000
2013	3000
2014	4000
2015年	4000

Answer 2

你可以melt它：

out = (pd.melt(df, id_vars=['Total']).rename(columns={'value':'Year1'})
       .drop(columns='variable')[['Year1', 'Total']]
       .sort_values(by='Year1').reset_index(drop=True))

或set_index与 "Total" + unstack ：

out = (df.set_index('Total').unstack().droplevel(0)
       .reset_index(name='Year1')[['Year1', 'Total']]
       .sort_values(by='Year1').reset_index(drop=True))

Output：

   Year1  Total
0   2010   2500
1   2011   2500
2   2012   3000
3   2013   3000
4   2014   4000
5   2015   4000