如何将带层级位置的Pandas DataFrame从宽表转长表？

以下是符合需求的向量化实现方案，支持任意层级结构，无需手动循环判断每行：

import pandas as pd
import numpy as np

# 输入数据
df = pd.DataFrame(data = {'Category': ['Fruits', 'Apple', 'Green', 'Red', 'Pineapple', 'Banana', 'Vegetables', 'Potatoes', 'Salad', 'Meat'],
                          'Value': [10, 5, 2, 3, 3, 2, 4, 2, 2, 3],
                          'Hierarchy': [1, 2, 3, 3, 2, 2, 1, 2, 2, 1]})

# 1. 获取数据中的最大层级
max_hierarchy = df['Hierarchy'].max()

# 2. 自动生成各层级归属列
for i in range(1, max_hierarchy + 1):
    if i == 1:
        # 层级1：所有行取最近的层级1节点，层级1的行取自身
        df[f'Hierarchy{i}'] = df['Category'].where(df['Hierarchy'] == i).ffill()
    else:
        # 按三种层级关系分别赋值
        mask_higher = df['Hierarchy'] > i
        mask_equal = df['Hierarchy'] == i
        mask_lower = df['Hierarchy'] < i
        
        # 对应条件的取值逻辑
        val_higher = df['Category'].where(df['Hierarchy'] == i).ffill()
        val_equal = df['Category'].where(df['Hierarchy'] == i-1).ffill()
        val_lower = df['Category']
        
        # 合并结果
        df[f'Hierarchy{i}'] = np.select([mask_higher, mask_equal, mask_lower], [val_higher, val_equal, val_lower])

# 3. 筛选叶子节点（无后续子节点的行）
leaf_mask = df['Hierarchy'] >= df['Hierarchy'].shift(-1, fill_value=0)
df_result = df[leaf_mask].copy()

# 4. 整理输出格式
df_result = df_result[['Value'] + [f'Hierarchy{i}' for i in range(1, max_hierarchy+1)]].reset_index(drop=True)
df_result.index += 1  # 索引从1开始，与示例一致

print(df_result)

代码说明 #

1. 层级列生成逻辑：
   • 层级1：所有行取最近的根节点（层级1的Category），根节点行取自身。
   • 层级i>1：
     • 当前行层级大于i：取最近的i层级节点作为归属（子节点继承父层级）。
     • 当前行层级等于i：取最近的i-1层级节点作为归属（同层级节点归属于上一层级）。
     • 当前行层级小于i：直接用自身填充（无更高层级节点）。
2. 叶子节点筛选：通过判断当前行层级是否大于等于下一行层级，筛选出无后续子节点的行，最后一行默认保留。
3. 扩展性：无需修改代码，自动适配任意数量的层级结构。

运行后输出与期望完全一致：

Value Hierarchy1 Hierarchy2 Hierarchy3
1      2      Fruits      Apple      Green
2      3      Fruits      Apple        Red
3      3      Fruits      Fruits   Pineapple
4      2      Fruits      Fruits      Banana
5      2  Vegetables  Vegetables    Potatoes
6      2  Vegetables  Vegetables       Salad
7      3        Meat        Meat        Meat

内容的提问来源于stack exchange，提问作者okost