融化列并为日期列中的每一行添加 20 分钟

Question

我正在尝试使用此数据框（在此示例中为 1 行）：

id    Date                    value_now    value+20min    value+60min    value+80min
0     2015-01-11 00:00:01        12             15            18             22

并将其转换为：

id    Date                    Value
0     2015-01-11 00:00:01      12     
0     2015-01-11 00:20:01      15     
0     2015-01-11 00:40:01      18     
0     2015-01-11 01:00:01      22      

正如您所看到的，我需要更改值以响应列并创建行，我知道我可以使用melt 来做到这一点，但我很难做到。请帮我解决这个问题..... 谢谢！

Answer 1

您可以融化数据框，然后使用该variable列并拆分，+然后使用拆分的右侧并转换为 timedelta 并将它们添加回日期：

final = df.melt(['id','Date'])
final['Date'] += pd.to_timedelta(final['variable'].str.split('+').str[1].fillna('0min'))
print(final.drop('variable',1))

   id                Date  value
0   0 2015-01-11 00:00:01     12
1   0 2015-01-11 00:20:01     15
2   0 2015-01-11 00:40:01     18
3   0 2015-01-11 01:20:01     22

@YOBEN_S 提出的另一种方法，您可以在变量列中找到数字并转换为 timedelta 并添加日期df.assign：

final1 = (df.melt(['id','Date']).assign(Date=lambda x : 
        x['Date']+pd.to_timedelta(x['variable'].str.findall(r'\d+')
        .str[0].fillna(0).astype(float),unit='min')))