如何将宽格式时间序列DataFrame转为长格式用于时序分析？

完全可以实现这个转换，用Pandas的melt()方法就能轻松完成，这是处理宽表转长表的标准工具。

具体操作步骤： #

1. 导入Pandas并构造示例宽格式DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'latitude': [37.8766, 35.4578],
    'longitude': [30.5677, 30.7843],
    '2005': [50.356, 35.789],
    '2006': [70.435, 30.876],
    '2007': [60.367, 20.432]
})

2. 使用melt()方法完成格式转换：

long_df = df.melt(
    id_vars=['latitude', 'longitude'],  # 指定保持不变的标识列
    var_name='year',  # 原年份列名转换后的新列名
    value_name="year'value"  # 对应数值的列名
)

转换后的长格式结果： #

如果之前重塑失败，大概率是没正确设置id_vars参数——这个参数用来标记不需要被"融化"的列，必须明确指定才能得到你想要的结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者esam sayed