本文介绍了组合两个 pandas 列作为索引，创建新列，并以它们的列名为值的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我有一个df：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 3, 7, 10], "B": [2, 5, 8, 11], "C": list("WXYZ") })
print(df)
>>> A B C
>>>0 1 2 W
>>>1 3 5 X
>>>2 7 8 Y
>>>3 10 11 Z
现在我想将A和B两列合并为索引，保留C，并创建一个新列vals来表示以前的A和B列：
vals C
1 A W
2 B W
3 A X
5 B X
7 A Y
8 B Y
10 A Z
11 B Z
stack、pivot、melt尝试了几个版本，但都没有成功。我可以一瘸一拐地通过终点线：
import numpy as np
n = len(df.A)
arr = np.zeros((2, 2*n))
arr[0, :n] = df.A
arr[0, n:] = df.B
arr[1, :n] = 0
arr[1, n:] = 1
new_df = pd.DataFrame(arr.T, columns=["ind", "vals"], dtype="int").set_index("ind")
new_df["C"] = np.tile(df.C, 2)
new_df.sort_index(inplace=True)
print(new_df)
>>> vals C
>>>ind
>>>1 0 W
>>>2 1 W
>>>3 0 X
>>>5 1 X
>>>7 0 Y
>>>8 1 Y
>>>10 0 Z
>>>11 1 Z
它不仅看起来很可怕，而且还有几个缺点(数据类型更改等等)。我打赌 pandas 有更好的办法来解决这个问题。
推荐答案
确实是melt：
df.melt('C').set_index('value')
输出：
C variable
value
1 W A
3 X A
7 Y A
10 Z A
2 W B
5 X B
8 Y B
11 Z B
这篇关于组合两个 pandas 列作为索引，创建新列，并以它们的列名为值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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