使用pandas将一行中的多个值拆分为多行

我的数据如下：

d = [{'id':1, 'a':10, 'b':10}, {"id":2,"a":20, "b":20}]  

res = [{'id': 1, 'prop': 'a', 'value': 10},
 {'id': 1, 'prop': 'b', 'value': 10},
 {'id': 2, 'prop': 'a', 'value': 20},
 {'id': 2, 'prop': 'b', 'value': 20}]

我想要的结果如下：

d = [{'id':1, 'a':10, 'b':10}, {"id":2,"a":20, "b":20}]  

res = [{'id': 1, 'prop': 'a', 'value': 10},
 {'id': 1, 'prop': 'b', 'value': 10},
 {'id': 2, 'prop': 'a', 'value': 20},
 {'id': 2, 'prop': 'b', 'value': 20}]

因为每一行有两个属性，所以我想拆分具有相同id但不同属性的每一行以及该属性的对应值

我正在使用ItErrors作为

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(d)
l = []
for _, r in df.iterrows(): 
    for p in ['a','b']: 
        l.append({'id':r.id, 'prop':p, 'value':r[p]})

---

我得到了我想要的，但我想知道的是，是否有任何方法可以使用命令来实现我的目标

通过构造函数创建

DataFrame

，然后使用参数

r

作为记录的最后一个参数：

df = pd.DataFrame(d)

#melt all columns without id
df1 = df.melt('id', var_name='prop')
#if necessary specify columns
#df1 = df.melt('id', var_name='prop', value_vars=['a','b'])

res = df1.to_dict('r')
print (res)
[{'id': 1, 'prop': 'a', 'value': 10}, {'id': 2, 'prop': 'a', 'value': 20}, 
 {'id': 1, 'prop': 'b', 'value': 10}, {'id': 2, 'prop': 'b', 'value': 20}]

print (type(res))
<class 'list'>

df=pd.DataFrame（d）
#熔化所有没有id的列
df1=df.melt（'id'，var_name='prop'）
#如有必要，请指定列
#df1=df.melt（'id'，var\u name='prop'，value\u vars=['a'，'b']））
res=df1。表示“r”
打印（res）
[{'id'：1，'prop'：'a'，'value'：10}，{'id'：2，'prop'：'a'，'value'：20}，
{'id'：1，'prop'：'b'，'value'：10}，{'id'：2，'prop'：'b'，'value'：20}]
打印（打印）

使用，然后与

orient=记录一起使用

使用

json.loads将字符串json转换为正确的列表格式

import json
d = [{'id':1, 'a':10, 'b':10}, {"id":2,"a":20, "b":20}]

df = pd.DataFrame(d)

res = pd.melt(df,id_vars=['id'],value_vars=['a','b'],var_name='prop')

json_res= json.loads(res.to_json(orient='records'))