Python DataFrame特定列转行的实现方法求助

你需要把宽格式的货币对行情数据转换成按指标分组、货币对为列的格式，这可以通过Pandas的列名拆分和数据重塑操作轻松实现，下面是具体步骤和代码：

假设你的输入DataFrame结构如下（单日期示例）： #

Date  EURUSD_Open  EURUSD_High  EURUSD_Low  EURUSD_Close  GBPUSD_Open  GBPUSD_High  GBPUSD_Low  GBPUSD_Close
0  2023-01-01        1.050        1.060       1.040         1.055        1.220        1.230       1.210         1.225

实现代码： #

import pandas as pd

# 提取日期（如果不需要保留日期可跳过此步）
target_date = df['Date'].iloc[0]

# 移除Date列，专注处理行情数据列
df_data = df.drop('Date', axis=1)

# 将列名拆分为「货币对」和「指标」的多级索引
df_data.columns = df_data.columns.str.split('_', expand=True)

# 重塑数据：转置后调整层级，得到目标格式
result = df_data.T.unstack(level=0)
# 整理索引和列名，让结果更整洁
result.index = result.index.get_level_values(1)
result.columns.name = None
result.index.name = None

print(result)

输出结果： #

EURUSD  GBPUSD
Open    1.050   1.220
High    1.060   1.230
Low     1.040   1.210
Close   1.055   1.225

额外说明： #

• 如果你的DataFrame包含多个日期，想要按日期分别生成这样的表格，可以用groupby('Date')循环处理每个日期的数据；
• 列名拆分时如果你的分隔符不是_，只需要修改str.split里的参数即可；
• 如果需要保留日期作为结果的一部分，可以把日期添加为结果的一个列或者索引层级。

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