Verwenden Indexwerte als Kategoriewert in Pandas Dataframe

Question

Ich habe folgenden Datenrahmen:

    beat1 beat2 beat3 beat4 beat5 beat6 beat7 
filename                 
M40_HC_503d.dat 0.7456 0.8574 0.7695 0.8698 0.8315 0.7908 0.8823 
M30_HC_461d.dat 0.7672 0.6682 0.7452 0.6853 0.7488 0.6782 0.6648 
M24_HC_459d.dat 0.6041 0.6439 0.5870 0.7452 0.6714 0.6684 0.6198 
M48_HC_543d.dat 0.8949 0.8570 0.9338 1.0545 1.0681 1.0775 0.8425 
M40_HC_506d.dat 0.7862 0.8917 0.9357 0.8250 0.8521 0.7146 0.7125 

Ich möchte eine andere Datenrahmen machen, in dem die Spaltennamen beat1-beat7 Indizes sein würden und es würde zwei Spalten hat. In der ersten Spalte dieses Datenrahmens wären die Werte alle Werte von beat1 bis beat7 und die zweite Spalte wäre eine filename, aus der der Wert kommt. Etwas wie folgt aus:

values filename 
ind 
0 0.7456 M40_HC_503d.dat 
1 0.8574 M40_HC_503d.dat 
2 0.7695 M40_HC_503d.dat 
3 0.8698 M40_HC_503d.dat 
4 0.8315 M40_HC_503d.dat 
5 0.7908 M40_HC_503d.dat 
6 0.8823 M40_HC_503d.dat 
7 0.7672 M30_HC_461d.dat 
8 0.6682 M30_HC_461d.dat 
9 0.7452 M30_HC_461d.dat 
10 0.6853 M30_HC_461d.dat 
11 0.7488 M30_HC_461d.dat 
12 0.6782 M30_HC_461d.dat 
13 0.6648 M30_HC_461d.dat 

Ich habe versucht, viele Dinge, einschließlich Einnahme transponieren und so weiter, aber nichts für mich gearbeitet. Irgendwelche Ideen?

Answer 1

v = df.values 
i = df.index.values 

pd.DataFrame(
    np.hstack([v.reshape(-1, 1), i.repeat(v.shape[1])[:, None]]), 
    columns=['values', 'filename'] 
) 

    values   filename 
0 0.7456 M40_HC_503d.dat 
1 0.8574 M40_HC_503d.dat 
2 0.7695 M40_HC_503d.dat 
3 0.8698 M40_HC_503d.dat 
4 0.8315 M40_HC_503d.dat 
5 0.7908 M40_HC_503d.dat 
6 0.8823 M40_HC_503d.dat 
7 0.7672 M30_HC_461d.dat 
8 0.6682 M30_HC_461d.dat 
9 0.7452 M30_HC_461d.dat 
... 

Answer 2

Ich glaube, Sie brauchen stack:

df = df.stack().reset_index(0, name='values') 
print (df) 
       filename values 
beat1 M40_HC_503d.dat 0.7456 
beat2 M40_HC_503d.dat 0.8574 
beat3 M40_HC_503d.dat 0.7695 
beat4 M40_HC_503d.dat 0.8698 
beat5 M40_HC_503d.dat 0.8315 
beat6 M40_HC_503d.dat 0.7908 
beat7 M40_HC_503d.dat 0.8823 
beat1 M30_HC_461d.dat 0.7672 
beat2 M30_HC_461d.dat 0.6682 
beat3 M30_HC_461d.dat 0.7452 
beat4 M30_HC_461d.dat 0.6853 
beat5 M30_HC_461d.dat 0.7488 
beat6 M30_HC_461d.dat 0.6782 
... 

Oder vielleicht:

df = df.stack().reset_index(0, name='values').reset_index(drop=True) 
print (df) 
      filename values 
0 M40_HC_503d.dat 0.7456 
1 M40_HC_503d.dat 0.8574 
2 M40_HC_503d.dat 0.7695 
3 M40_HC_503d.dat 0.8698 
4 M40_HC_503d.dat 0.8315 
5 M40_HC_503d.dat 0.7908 
6 M40_HC_503d.dat 0.8823 
7 M30_HC_461d.dat 0.7672 
8 M30_HC_461d.dat 0.6682 
9 M30_HC_461d.dat 0.7452 
10 M30_HC_461d.dat 0.6853 
... 
... 

Und wenn Index ändern müssen:

df = df.stack().reset_index(0, name='values') 
df.index = df.index.str.extract('(\d+)', expand=False) 
print (df) 
      filename values 
1 M40_HC_503d.dat 0.7456 
2 M40_HC_503d.dat 0.8574 
3 M40_HC_503d.dat 0.7695 
4 M40_HC_503d.dat 0.8698 
5 M40_HC_503d.dat 0.8315 
6 M40_HC_503d.dat 0.7908 
7 M40_HC_503d.dat 0.8823 
1 M30_HC_461d.dat 0.7672 
2 M30_HC_461d.dat 0.6682 
... 
...