Python Pandas Schmelzdaten zu mehreren Spalten und Coulmn Namen in einer anderen Spalte

Question

Ich habe ein Datenframe, das ich die Daten in mehrere Zielspalten schmelzen wollen. Der Code unten verwendete ich

grp2 = pd.lreshape(grp1, cols.groupby(cols.str.split('_').str[1])).sort_values('ACCT_NAME') 

Die obige Linie I die Spaltennamen verlieren

grp2 = pd.melt(grp1 , id_vars = ['Client' , 'Industry'] , var_name = "H Year" , value_name = 'Count') 

Die obige Linie I Ziel nicht bekommen, mehrere Spalten

Von DF

Client INDUSTRY 1H2016_6MO 2H2016_6MO 1H2017_6MO 2H2017_6MO 1H2016_12MO 2H2016_12MO 1H2017_12MO 2H2017_12MO 

XXX  AAA   1   0   0   0   1   1   0   0 

YYY  BBB   0   0   1   0   0   0   0   1 
ZZZ  CCC   1   1   0   0   0   0   1   1 

XXX  AAA   1   0   0   0   1   1   0   0 

0 TO

DF

Client INDUSTRY Year_Half 6MO 12MO 
XXX  AAA   1H2016  2 2 
XXX  AAA   2H2016  0 2 
XXX  AAA   1H2017  0 0 
XXX  AAA   2H2017  0 0 
YYY  BBB   1H2016  0 0 
YYY  BBB   2H2016  0 0 
YYY  BBB   1H2017  1 0 
YYY  BBB   2H2017  0 1 
ZZZ CCC 1H2016 1 0 
ZZZ CCC 2H2016 1 0 
ZZZ CCC 1H2017 0 1 
ZZZ CCC 2H2017 0 1 

beurteilen Sie die Lösung dieses Problems. Ich habe andere Frage gesehen, aber sie nicht

Answer 1

Verwenden Sie die Spaltennamen in einzelne Spalten nehmen:

• set_index für separate Spalten
• erstellen Multiindex von split
• reshape von stack

---

df = df.set_index(['Client','INDUSTRY']) 
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True) 
df = df.stack(0).reset_index().rename(columns={'level_2':'Year_Half'}) 
print (df) 
    Client INDUSTRY Year_Half 12MO 6MO 
0  XXX  AAA 1H2016  1 1 
1  XXX  AAA 1H2017  0 0 
2  XXX  AAA 2H2016  1 0 
3  XXX  AAA 2H2017  0 0 
4  YYY  BBB 1H2016  0 0 
5  YYY  BBB 1H2017  0 1 
6  YYY  BBB 2H2016  0 0 
7  YYY  BBB 2H2017  1 0 
8  ZZZ  CCC 1H2016  0 1 
9  ZZZ  CCC 1H2017  1 0 
10 ZZZ  CCC 2H2016  0 1 
11 ZZZ  CCC 2H2017  1 0 
12 XXX  AAA 1H2016  1 1 
13 XXX  AAA 1H2017  0 0 
14 XXX  AAA 2H2016  1 0 
15 XXX  AAA 2H2017  0 0 

Wenn 10

nur 6MO und 12MO Werte und die Reihenfolge der Spalten ist wichtig:

df = df.set_index(['Client','INDUSTRY']) 
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True) 
df = (df.stack(0) 
     .reindex_axis(['6MO','12MO'], 1) 
     .reset_index() 
     .rename(columns={'level_2':'Year_Half'})) 
print (df) 
    Client INDUSTRY Year_Half 6MO 12MO 
0  XXX  AAA 1H2016 1  1 
1  XXX  AAA 1H2017 0  0 
2  XXX  AAA 2H2016 0  1 
3  XXX  AAA 2H2017 0  0 
4  YYY  BBB 1H2016 0  0 
5  YYY  BBB 1H2017 1  0 
6  YYY  BBB 2H2016 0  0 
7  YYY  BBB 2H2017 0  1 
8  ZZZ  CCC 1H2016 1  0 
9  ZZZ  CCC 1H2017 0  1 
10 ZZZ  CCC 2H2016 1  0 
11 ZZZ  CCC 2H2017 0  1 
12 XXX  AAA 1H2016 1  1 
13 XXX  AAA 1H2017 0  0 
14 XXX  AAA 2H2016 0  1 
15 XXX  AAA 2H2017 0  0