如何在 Pandas 中将多列转换为单独的行/值？

Question

我确定这个问题已经得到了回答，但不幸的是我不知道如何称呼这个操作，所以我的搜索失败了。它几乎就像一个反向数据透视表。

假设我有以下工资单数据：

data = [
    {'employee': 1, 'date': '2020-01-04', 'reg': 8, 'ot': 0, 'dt': 0},
    {'employee': 1, 'date': '2020-01-05', 'reg': 4, 'ot': 4, 'dt': 0},
    {'employee': 1, 'date': '2020-01-06', 'reg': 0, 'ot': 0, 'dt': 4},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-04', 'reg': 6, 'ot': 2, 'dt': 0},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-05', 'reg': 3, 'ot': 5, 'dt': 0},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-06', 'reg': 0, 'ot': 4, 'dt': 0},
]

data_df = pd.DataFrame(data)

我需要做的是将每个员工/日期的每个费率（'reg'、'ot' 和 'dt'）分解成自己的行，其中有一列用于比率标签，一列用于表示小时，保留其他非基于费率的列。此外，我不想要任何值为零的费率的行。对于上述数据，我希望得到：

result = [
    {'employee': 1, 'date': '2020-01-04', 'rate': 'reg', 'hours': 8},
    {'employee': 1, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'reg', 'hours': 4},
    {'employee': 1, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'ot', 'hours': 4},
    {'employee': 1, 'date': '2020-01-06', 'rate': 'dt', 'hours': 4},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-04', 'rate': 'reg', 'hours': 6},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-04', 'rate': 'ot', 'hours': 2},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'reg', 'hours': 3},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-05', 'rate': 'ot', 'hours': 5},
    {'employee': 2, 'date': '2020-01-06', 'rate': 'ot', 'hours': 4},
]

result_df = pd.DataFrame(result)

任何关于如何实现这一点的想法将不胜感激！

Answer 1

尝试使用melt：

(data_df.melt(['employee','date'], 
             var_name='rate', 
             value_name='hours')
        .query('hours != 0'))

输出：

    employee        date rate  hours
0          1  2020-01-04  reg      8
1          1  2020-01-05  reg      4
3          2  2020-01-04  reg      6
4          2  2020-01-05  reg      3
7          1  2020-01-05   ot      4
9          2  2020-01-04   ot      2
10         2  2020-01-05   ot      5
11         2  2020-01-06   ot      4
14         1  2020-01-06   dt      4