Pandas 熊猫将多列堆叠成多列

我有一个6k列宽的数据框，格式如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([('jan 1 2000','a','b','c',1,2,3,'aa','bb','cc'), ('jan 2 2000','d', 'e', 'f', 4, 5, 6, 'dd', 'ee', 'ff')],
                  columns=['date','a_1', 'a_2', 'a_3','b_1', 'b_2', 'b_3','c_1', 'c_2', 'c_3'])

df
    date         a_1  a_2  a_3  b_1  b_2  b_3  c_1  c_2  c_3
0   jan 1 2000   a    b    c    1    2    3    aa   bb   cc
1   jan 2 2000   d    e    f    4    5    6    dd   ee   ff

我想：

我看过： 但我无法形成正确的解决方案

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欢迎提出任何建议

在带有

拆分的列中创建
多索引
，并按第一级进行重塑：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
df = df.stack(0).rename_axis(('date', 'ID')).reset_index()

print (df)
        date ID   1   2   3
0 2000-01-01  a   a   b   c
1 2000-01-01  b   1   2   3
2 2000-01-01  c  aa  bb  cc
3 2000-01-02  a   d   e   f
4 2000-01-02  b   4   5   6
5 2000-01-02  c  dd  ee  ff

使用
pd.wide\u to_long
和一些数据帧整形

pd.wide_to_long(df, ['a','b','c'], 'date', 'ID', '_')\
  .rename_axis('ID', axis=1)\
  .stack()\
  .unstack(1)\
  .reset_index()

输出：

ID         date ID   1   2   3
0   jan 1, 2000  a   a   b   c
1   jan 1, 2000  b   1   2   3
2   jan 1, 2000  c  aa  bb  cc
3   jan 2, 2000  a   d   e   f
4   jan 2, 2000  b   4   5   6
5   jan 2, 2000  c  dd  ee  ff

其中df为：

df = pd.DataFrame([('jan 1, 2000','a','b','c',1,2,3,'aa','bb','cc'), ('jan 2, 2000','d', 'e', 'f', 4, 5, 6, 'dd', 'ee', 'ff')],
                  columns=['date','a_1', 'a_2', 'a_3','b_1', 'b_2', 'b_3','c_1', 'c_2', 'c_3'])
df

输入df：

          date a_1 a_2 a_3  b_1  b_2  b_3 c_1 c_2 c_3
0  jan 1, 2000   a   b   c    1    2    3  aa  bb  cc
1  jan 2, 2000   d   e   f    4    5    6  dd  ee  ff

在这种情况下，与stack/meltI接收到的错误相比，从宽到长更方便：ValueError：重复的级别名称：“ID”，分配给级别2，已用于级别1。