如何用pd.melt将列名作为标识符转换Pandas DataFrame为长表

实现方案 #

优先使用melt的方法 #

直接调用pandas的melt宽转长方法，指定对应列名即可，转换结果完全符合需求：

import pandas as pd

# 原始DataFrame构造
df = pd.DataFrame({"MCD":[1,2,-2,-3, 5],
                   "AAPL":[-0.3, -0.6, 0.6, 0.9, -1.5],
                   "GOOG":[-0.8, 1.6, 2.4, 3.6 , -4],
                   "MSFT":[-0.1, -0.4, 0.8, 1.1, -1.3]})

# 转换核心代码
desired_df = df.melt(var_name='ticker', value_name='return')

其中参数var_name指定原表列名存储的新列名，value_name指定原表数值存储的新列名，默认转换顺序和原表列的先后顺序一致，索引自动从0开始生成，和你给出的目标格式完全匹配。

备选stack实现方案 #

也可以用堆叠方法实现，效果相同：

desired_df = df.stack()\
              .reset_index(level=0, drop=True)\
              .rename_axis('ticker')\
              .reset_index(name='return')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eiffelbear