Python中如何重塑数据集？用stack()实现宽表转长表

没问题，我来一步步带你实现这个宽表转长表的操作，用pandas就能轻松搞定，具体步骤如下：

• 步骤1：导入pandas库
  首先得确保你安装了pandas，然后导入它：

  import pandas as pd
  

• 步骤2：构造初始的宽表DataFrame
  把你给出的原始数据转换成pandas的DataFrame对象：

  # 定义原始数据
  raw_data = {
      'Source': ['ABC', 'XYZ'],
      'Jan_values': [100, 200],
      'Feb_values': [200, 300],
      'Mar_values': [300, 400]
  }
  df = pd.DataFrame(raw_data)
  

• 步骤3：使用stack()方法重塑数据
  直接用stack()之前，我们需要先把Source列设为索引，这样它不会被堆叠到行里；堆叠后再重置索引把多级索引转成普通列：

  # 设置Source为索引，堆叠月份列，然后重置索引
  reshaped_df = df.set_index('Source').stack().reset_index()
  

• 步骤4：整理列名和月份格式
  堆叠后的列名是默认的，我们需要改成你想要的名称，同时把月份列的_values后缀去掉：

  # 重命名列
  reshaped_df.columns = ['Source', 'Month', 'values']
  # 去除月份列的后缀
  reshaped_df['Month'] = reshaped_df['Month'].str.replace('_values', '')
  

• 查看最终结果
  打印一下处理后的DataFrame，就是你想要的格式了：

  print(reshaped_df)
  

运行上面的代码后，输出结果如下：

Source Month  values
0    ABC   Jan     100
1    ABC   Feb     200
2    ABC   Mar     300
3    XYZ   Jan     200
4    XYZ   Feb     300
5    XYZ   Mar     400

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harry