Pandas 添加列 header 到行值并转换 dataframe

Question

我有一个 excel 工作簿，其中有多张工作表，如下所示：

[ID]        [Date]              [TEST_A]       [TEST_B]       [TEST_C]
ID_1234     13/06/2017 11:00    1194.256258    1287.016744    1343.434
ID_1234     13/06/2017 12:00    1194.266828    1287.16688     1463.2352
...

每个工作表的 [ID] 列都有不同的值。 有些表 go 到 TEST_E，有些只有 TEST_A，它们的顺序也不总是相同。

我正在尝试通过创建一个新的 ID_TEST 列来连接 ID 和每个 TEST 列，并转换列的 rest 以与 ID_TEST 对齐来转换 dataframe。 然后，每个工作表将具有如下四列，其中新的 Result 列将包含来自每个单独的 TEST 列的值。

[ID]       [ID_TEST]           [Date]               [Result]
ID_1234    ID_1234-TEST_A      13/06/2017 11:00     1194.256258
ID_1234    ID_1234-TEST_A      13/06/2017 12:00     1194.266828
ID_1234    ID_1234-TEST_B      13/06/2017 11:00     1287.016744
ID_1234    ID_1234-TEST_B      13/06/2017 12:00     1287.1688
ID_1234    ID_1234-TEST_C      13/06/2017 11:00     1343.434
ID_1234    ID_1234-TEST_C      13/06/2017 12:00     1463.2352

我尝试使用此方法创建 [ID_TEST] 列

df.apply(lambda col: col.name +" "+ col.astype(str) )

但这适用于每一列，而不是我特别想要的那些。 我认为这还需要一个 pivot 表或其他东西来重组 df 但我不知道如何实现它。 谢谢。

Answer 1

用melt试试

out = df.melt(['ID','Date'],var_name = 'ID_TEST',value_name='Result')
out['ID_TEST'] = out['ID'] + '-' + out['ID_TEST']