问题描述
我需要将我的表格从宽格式转换为长表格。该表具有随时间变化的测量值，假设质量随时间变化：m0、m1、m2 等，因此它看起来像这样：
ID | Age | m0 | m1 | m2 | m3
1 67 72 69 66 67
2 70 80 81 79 77
3 72 69 69 70 70
我想要的是：
ID | Age | time | m
1 67 0 72
1 67 1 69
1 67 2 66
1 67 3 67
2 70 0 80
2 70 1 81
2 70 2 79
2 70 3 77
...
感谢您的帮助！提前致谢。
干杯。
解决方法
在这种情况下，您可以使用 pandas melt 方法
result = df.melt(id_vars=['ID','Age'],value_vars=['m0','m1','m2','m3'])
result.columns = ['ID','Age','time','m']
result['time'] = result['time'].str.replace('m','')
result = result.sort_values('Age').reset_index(drop=True)
print(result)
ID Age time m
0 1 67 0 72
1 1 67 1 69
2 1 67 2 66
3 1 67 3 67
4 2 70 0 80
5 2 70 1 81
6 2 70 2 79
7 2 70 3 77
8 3 72 0 69
9 3 72 1 69
10 3 72 2 70
11 3 72 3 70
使用 pd.wide_to_long 的替代方法
result = pd.wide_to_long(df,stubnames=["m"],i=["ID","Age"],j="").reset_index()
result.columns = ['ID','m']
result = result.sort_values('Age').reset_index(drop=True)
print(result)
ID Age time m
0 1 67 0 72
1 1 67 1 69
2 1 67 2 66
3 1 67 3 67
4 2 70 0 80
5 2 70 1 81
6 2 70 2 79
7 2 70 3 77
8 3 72 0 69
9 3 72 1 69
10 3 72 2 70
11 3 72 3 70
如果像m这样的变量比较多，可以在stubnames里面提一下pd.wide_to_long 文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.wide_to_long.html