关于python：如何根据列值将数据行中的单行分成多行？


How to break single row into multiple rows in dataframe base on column values?

本问题已经有最佳答案，请猛点这里访问。

我有一个数据框架(如下所示)，我需要根据值列中的条件将每一行划分为若干行，以便将来进行透视分析。(条件：如果列为空，则跳过)

原始数据文件：

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  ID     name     apple pear banana
  01     xyz       10          3
  02     abc       9     10    5
  03     def       8           9
  04     fds       5

所需数据帧：

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  ID  Attribute1  Name  value
  01     xyz      apple   10
  01     xyz      banana   3
  02     abc      apple    9
  02     abc      pear    10
  02     abc      banana   5
  03     def      apple    8
  03     def      banana   9
  04     fds      apple    5

我是熊猫数据分析的新手。(使用了很多vba作为一个老式的家伙)我试图使用iteritems()和.loc，但没有成功。请帮助！

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import pandas as pd
df = pd.DataFrame(raw_data)
for row in df.iterrows():

你可以用melt来完成。

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df.melt(id_vars = ['ID', 'name']).dropna().sort_values('ID')
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解决方案非常简单：用NaN替换空字符串，将前两列转换为多索引，将其余列转换为另一个索引级别。此时将丢弃丢失的值。

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result = df.replace('', np.nan)\
           .set_index(['ID','name']).stack().reset_index()
#   ID name level_2   0
#0  01  xyz   apple  10
#1  01  xyz  banana   3
#2  02  abc   apple   9
#3  02  abc    pear  10
#4  02  abc  banana   5
#5  03  def   apple   8
#6  03  def  banana   9
#7  04  fds   apple   5

可选地，重命名列：

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result.rename({'level_2': 'Attribute1', 0: 'value'}, axis=1)
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