將時間列標題與 DataFrame Pandas 中的行中的相應日期連接起來

Question

所以我基本上有這個數據集，我將一天中的時間間隔為 15 分鍾（12:15、12:30、12:45 等）作為我的列標題。 每行都有一個從 2010 年到 2020 年的日期，我想做的基本上是將時間（列標題）與行匹配。

print (df)
        Date     0:15     0:30     0:45     1:00     1:15     1:30     1:45  
0  01May2010  2.98298  2.30478  2.57654  2.44110  2.25174  2.20100  2.15370   
1  02May2010  2.31606  2.20325  2.12952  2.09236  2.04150  2.08978  1.01500   
2  03May2010  2.07710  2.13000  2.07249  2.05315  2.08925  1.94481  1.85551   

以下是我希望行的樣子

01-May-2010 0:15
01-May-2010 0:30
01-May-2010 0:45
... till 
01-May-2010 11:45
01-May-2010 12:00
02-May-2010 12:15
etc etc

所以基本上我只想要 2 列而不是 100 列。 一個是值，另一個是日期+時間。

我怎樣才能做到這一點？ 我知道我需要使用 pandas 但我真的很困惑在這里做什么。

Answer 1

使用DataFrame.melt和to_datetime並使用DataFrame.pop連接列並刪除列variable ：

df = df.melt('Date', value_name='val')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df.pop('variable'), format='%d%b%Y %H:%M')

df = df.sort_values('Date', ignore_index=True)
print (df.head(10))
                 Date      val
0 2010-05-01 00:15:00  2.98298
1 2010-05-01 00:30:00  2.30478
2 2010-05-01 00:45:00  2.57654
3 2010-05-01 01:00:00  2.44110
4 2010-05-01 01:15:00  2.25174
5 2010-05-01 01:30:00  2.20100
6 2010-05-01 01:45:00  2.15370
7 2010-05-02 00:15:00  2.31606
8 2010-05-02 00:30:00  2.20325
9 2010-05-02 00:45:00  2.12952

沒有使用DataFrame.set_index和DataFrame.stack轉換為日期時間的解決方案：

df = df.set_index('Date').stack()
df.index = df.index.map(' '.join)
df = df.rename_axis('date').reset_index(name='val')

print (df.head(10))
             date      val
0  01May2010 0:15  2.98298
1  01May2010 0:30  2.30478
2  01May2010 0:45  2.57654
3  01May2010 1:00  2.44110
4  01May2010 1:15  2.25174
5  01May2010 1:30  2.20100
6  01May2010 1:45  2.15370
7  02May2010 0:15  2.31606
8  02May2010 0:30  2.20325
9  02May2010 0:45  2.12952