eine Reihe von Rating-Spalt in Pandas Verschwenkung

Question

In Pandas, habe ich einen Datenrahmen, wobei jede Zeile einen Benutzer entspricht, und jede Spalte in einer Variable für diesen Benutzer im Zusammenhang, einschließlich, wie sie eine bestimmte Sache bewertet:

+----------------+--------------------------+----------+----------+ 
|  name  |   email   | rating_a | rating_b | 
+----------------+--------------------------+----------+----------+ 
| Someone  | someone@mail.com   |  7.8 |  9.9 | 
| Someone Else | someone.else@mail.com |  2.4 |  9.2 | 
| Another Person | another.person@mail.com |  3.5 |  7.5 | 
+----------------+--------------------------+----------+----------+ 

ich den Tisch, so dass eine Spalte schwenken wollen, ist die Art der Bewertung (a oder b), ist ein weiterer der Bewertungswert (7.8, 3.5 usw.), und die anderen Spalten sind die gleichen wie oben, wie dies :

+----------------+-------------------------+-------------+--------------+ 
|  name  |   email   | rating_type | rating_value | 
+----------------+-------------------------+-------------+--------------+ 
| Someone  | someone@mail.com  | a   |   7.8 | 
| Someone  | someone@mail.com  | b   |   9.9 | 
| Someone Else | someone.else@mail.com | a   |   2.4 | 
| Someone Else | someone.else@mail.com | b   |   9.2 | 
| Another Person | another.person@mail.com | a   |   3.5 | 
| Another Person | another.person@mail.com | b   |   7.5 | 
+----------------+-------------------------+-------------+--------------+ 

Es scheint, dass die Pandas Methode auf dem richtigen Weg ist, aber ich bin mir nicht ganz sicher, was meine id_vars sind und was meine value_vars in dieser Situation sind. Es scheint auch alle Spalten zu löschen, die nicht in einer dieser zwei Kategorien sind, z.B. Die E-Mail Adresse. Aber ich möchte all diese Informationen behalten.

Wie kann ich das mit Pandas machen?

Answer 1

können Sie verwenden melt + str.replace Änderungsspaltennamen:

df.columns = df.columns.str.replace('rating_','') 
df = df.melt(id_vars=['name','email'], var_name='rating_type', value_name='rating_value') 
print (df) 
      name      email rating_type rating_value 
0   Someone   someone@mail.com   a   7.8 
1 Someone Else  someone.else@mail.com   a   2.4 
2 Another Person another.persone@mail.com   a   3.5 
3   Someone   someone@mail.com   b   9.9 
4 Someone Else  someone.else@mail.com   b   9.2 
5 Another Person another.persone@mail.com   b   7.5 

Eine andere Lösung mit set_index + stack + rename_axis + reset_index:

df.columns = df.columns.str.replace('rating_','') 
df = df.set_index(['name','email']) 
     .stack() 
     .rename_axis(['name','email','rating_type']) 
     .reset_index(name='rating_value') 
print (df) 
      name      email rating_type rating_value 
0   Someone   someone@mail.com   a   7.8 
1   Someone   someone@mail.com   b   9.9 
2 Someone Else  someone.else@mail.com   a   2.4 
3 Someone Else  someone.else@mail.com   b   9.2 
4 Another Person another.persone@mail.com   a   3.5 
5 Another Person another.persone@mail.com   b   7.5 

Lösung mit melt wenn Reihenfolge der Zeilen ändern müssen:

df.columns = df.columns.str.replace('rating_','') 
df = df.reset_index() \ 
     .melt(id_vars=['index','name','email'], 
      var_name='rating_type', 
      value_name='rating_value')\ 
     .sort_values(['index','rating_type']) \ 
     .drop('index', axis=1) \ 
     .reset_index(drop=True) 
print (df) 
      name      email rating_type rating_value 
0   Someone   someone@mail.com   a   7.8 
1   Someone   someone@mail.com   b   9.9 
2 Someone Else  someone.else@mail.com   a   2.4 
3 Someone Else  someone.else@mail.com   b   9.2 
4 Another Person another.persone@mail.com   a   3.5 
5 Another Person another.persone@mail.com   b   7.5