如何使用Pandas将宽表按dog、cat两列转为长表并聚合为pet分类

你当前使用melt的逻辑是正确的，只需要在其基础上追加过滤、按计数值重复行的操作即可。
repeat方法会按照传入的数值重复对应行数，刚好匹配“有3只狗就生成3行dog记录”的需求，过滤value=0的行是为了删除无对应宠物的无效记录。

完整实现代码如下：

示例数据构造（可跳过，直接替换为你自己的数据集即可） #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'user': ['tom', 'dick', 'harry', 'tina', 'donna', 'hannah'],
    'town': ['london', 'miami', 'paris', 'london', 'dallas', 'dallas'],
    'dog': [1,0,0,3,0,1],
    'cat': [1,1,0,0,1,0]
})

核心处理代码 #

# 宽转长，直接指定分类列名为pets
melted = pd.melt(df, id_vars=['user', 'town'], value_vars=['dog', 'cat'], var_name='pets')
# 过滤宠物数量为0的行，按数量重复行后删除数量列，重置索引
result = melted[melted['value'] > 0].repeat(melted['value']).drop(columns='value').reset_index(drop=True)

最终输出的result和你预期的结果完全一致。

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