如何使用pandas对dataframe部分列进行转置得到目标长表结构

实现方案 #

你需要的是宽表转长表的操作，pandas提供的melt函数专门适配这类需求，是比transpose更匹配该场景的实现方法，代码如下：

import pandas as pd

# 假设你的原DataFrame变量名为df
id_columns = ['cycle_end_date', 'mid_cycle', 'Total']
res_df = df.melt(
    id_vars=id_columns,
    # 自动识别所有需要转置的延迟列，后续新增4/5等列也无需修改代码
    value_vars=[col for col in df.columns if col not in id_columns],
    var_name='Delay',
    value_name='new_col'
)

参数说明 #

• id_vars：指定不需要转置、保留原有重复值的列，对应你需求里的三个固定列
• value_vars：指定需要转成行的列，这里用列表推导式自动过滤出除固定列外的所有延迟列，无需手动枚举0/1/2/3
• var_name：转置后存储原列名的列名，对应你需要的Delay字段
• value_name：转置后存储原列值的列名，对应你需要的new_col字段

内容的提问来源于stack exchange，提问作者coder_bg