使用多索引列展平DataFrame

Question

我想将从数据透视表派生的Pandas DataFrame转换为行表示,如下所示.

这就是我所在的地方:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
    'goods': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
    'stock': [5, 10, 30, 40, 10],
    'category': ['c1', 'c2', 'c1', 'c2', 'c1'],
    'date': pd.to_datetime(['2014-01-01', '2014-02-01', '2014-01-06', '2014-02-09', '2014-03-09'])
})
# we don't care about year in this example
df['month'] = df['date'].map(lambda x: x.month)
piv = df.pivot_table(["stock"], "month", ["goods", "category"], aggfunc="sum")
piv = piv.reindex(np.arange(piv.index[0], piv.index[-1] + 1))
piv = piv.ffill(axis=0)
piv = piv.fillna(0)
print piv

结果

stock            
goods        a       b    
category    c1  c2  c1  c2
month                     
1            5   0  30   0
2            5  10  30  40
3            5  10  10  40

这就是我想去的地方.

goods category month stock
    a       c1     1     5
    a       c1     2     0
    a       c1     3     0
    a       c2     1     0
    a       c2     2    10
    a       c2     3     0
    b       c1     1    30
    b       c1     2     0
    b       c1     3    10
    b       c2     1     0
    b       c2     2    40
    b       c2     3     0

以前,我用过

piv = piv.stack()
piv = piv.reset_index()
print piv

摆脱多索引,但这导致了这一点,因为我现在转向两列(["goods", "category"]):

      month category stock    
goods                    a   b
0         1       c1     5  30
1         1       c2     0   0
2         2       c1     5  30
3         2       c2    10  40
4         3       c1     5  10
5         3       c2    10  40

有谁知道如何摆脱列中的多索引并将结果导入示例格式的DataFrame？

Answer 1

>>> piv.unstack().reset_index().drop('level_0', axis=1)
   goods category  month   0
0      a       c1      1   5
1      a       c1      2   5
2      a       c1      3   5
3      a       c2      1   0
4      a       c2      2  10
5      a       c2      3  10
6      b       c1      1  30
7      b       c1      2  30
8      b       c1      3  10
9      b       c2      1   0
10     b       c2      2  40
11     b       c2      3  40

那么你需要的是将最后一个列名0改为stock.

Answer 2

在我看来melt（又名 unpivot）非常接近您想要做的事情：

In [11]: pd.melt(piv)
Out[11]:
      NaN goods category  value
0   stock     a       c1      5
1   stock     a       c1      5
2   stock     a       c1      5
3   stock     a       c2      0
4   stock     a       c2     10
5   stock     a       c2     10
6   stock     b       c1     30
7   stock     b       c1     30
8   stock     b       c1     10
9   stock     b       c2      0
10  stock     b       c2     40
11  stock     b       c2     40

这里出现了一个流氓列（股票），列标题在 piv 中是恒定的。如果我们先放下它，熔化就会起作用 OOTB：

In [12]: piv.columns = piv.columns.droplevel(0)

In [13]: pd.melt(piv)
Out[13]:
   goods category  value
0      a       c1      5
1      a       c1      5
2      a       c1      5
3      a       c2      0
4      a       c2     10
5      a       c2     10
6      b       c1     30
7      b       c1     30
8      b       c1     10
9      b       c2      0
10     b       c2     40
11     b       c2     40

编辑：上面实际上删除了索引，您需要将其设为一列reset_index：

In [21]: pd.melt(piv.reset_index(), id_vars=['month'], value_name='stock')
Out[21]:
    month goods category  stock
0       1     a       c1      5
1       2     a       c1      5
2       3     a       c1      5
3       1     a       c2      0
4       2     a       c2     10
5       3     a       c2     10
6       1     b       c1     30
7       2     b       c1     30
8       3     b       c1     10
9       1     b       c2      0
10      2     b       c2     40
11      3     b       c2     40