Python中拆分列标题数字与字符串并创建trial列的方法

要实现将宽表转换为长表，同时从列名中提取数字作为trial列，使用pandas.wide_to_long是最简洁高效的方案，专门适配这种带分隔符的结构化列名场景。

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 原宽格式数据
before_spliting = {
    "ID": [1, 2, 3],
    "2.0__sum_values": [33, 28, 40],
    "2.0__mediane": [33, 70, 20],
    "2.0__root_mean_square": [33, 4, 30],
    "3.0__sum_values": [33, 28, 40],
    "3.0__mediane": [33, 70, 20],
    "3.0__root_mean_square": [33, 4, 30]
}
before_spliting = pd.DataFrame(before_spliting)

# 转换操作
after_spliting = pd.wide_to_long(
    before_spliting,
    stubnames=['sum_values', 'mediane', 'root_mean_square'],
    i='ID',
    j='trial',
    sep='__'
).reset_index()

# 将trial列从浮点数转为整数
after_spliting['trial'] = after_spliting['trial'].astype(int)

# 输出结果
print(after_spliting)

输出结果 #

ID  trial  sum_values  mediane  root_mean_square
0   1      2          33       33                33
1   1      3          33       33                33
2   2      2          28       70                 4
3   2      3          28       70                 4
4   3      2          40       20                30
5   3      3          40       20                30

关键步骤说明 #

• pd.wide_to_long：自动识别列名中__分隔的前缀（2.0、3.0）和后缀（sum_values等），将前缀提取为trial列，后缀作为长表的字段
• i='ID'：指定保留的索引列，确保每个ID对应多行不同trial的数据
• j='trial'：定义从列名前缀提取的新列名称
• astype(int)：将提取的浮点型trial值（2.0、3.0）转换为整数，匹配目标格式
• reset_index()：将ID和trial从索引转为普通列，符合最终输出结构

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3263335