DataFrame Pandas-使用索引和列名称作为新列名称来展平数据框 [英] DataFrame Pandas - Flatten dataframe using index and column name as the new column name

问题描述

这是我的问题.

我有一个像这样的数据框

I have a data frame like this

   A B C
d1 1 2 3
d2 4 5 6

我想生成这样的数据框.

I want to generate the dataframe like this.

   A-d1 B-d1 C-d1 A-d2 B-d2 C-d2
    1    2    3    4    5    6

推荐答案

使用 stack 用于带有MultiIndex的Series，然后在列表理解中将其展平并传递给DataFrame构造函数:

Use stack for Series with MultiIndex, then flatten it in list comprehension and pass to DataFrame constructor:

s = df.stack()
#python 3.6+
df1 = pd.DataFrame([s.values],  columns=[f'{j}-{i}' for i, j in s.index])
#python bellow 3.6
#df1 = pd.DataFrame([s.values],  columns=['{}-{}'.format(i, j) for i, j in s.index])
print (df1)
   A-d1  B-d1  C-d1  A-d2  B-d2  C-d2
0     1     2     3     4     5     6

或通过 numpy.ravel 来拼合数据并通过 itertools.product :

from  itertools import product

c = [f'{j}-{i}' for i, j in product(df.index, df.columns)]
df1 = pd.DataFrame([df.values.ravel()], columns=c)
print (df1)
   A-d1  B-d1  C-d1  A-d2  B-d2  C-d2
0     1     2     3     4     5     6

这篇关于DataFrame Pandas-使用索引和列名称作为新列名称来展平数据框的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！