Pandas 获取数据帧的唯一列对

我有一个熊猫数据框，如下所示：

name1   country1    name2   country2
A       GER         B       USA
C       GER         E       GER
D       GER         Y       AUS
E       GER         A       USA

我想得到一个新的数据框，它有两列

name

和

country

，其中包含

（name1，country1）

和

（name2，country2）

预期结果应如下所示：

name    country 
A       GER     
C       GER     
D       GER     
E       GER     
B       USA
A       USA
Y       AUS

我在单列中找到了类似的内容。但是，我不知道如何将此解决方案转换为我的问题，即成对的列。

首先通过构造函数过滤列、转置、展平值并创建新的

数据帧：

a = df.filter(like='name').values.T.ravel()
b = df.filter(like='country').values.T.ravel()
df = pd.DataFrame({'name':a, 'country':b}, columns=['name','country'])
print (df)
  name country
0    A     GER
1    C     GER
2    D     GER
3    E     GER
4    B     USA
5    E     GER
6    Y     AUS
7    A     USA

另一个具有未记录函数的解决方案
lreshape
：

df = pd.lreshape(df, {'name':['name1','name2'],
                      'country':['country1','country2']})
print (df)
  name country
0    A     GER
1    C     GER
2    D     GER
3    E     GER
4    B     USA
5    E     GER
6    Y     AUS
7    A     USA


最后，对于唯一配对，请使用：

首先按构造函数过滤列、转置、展平值并创建新的
DataFrame
：

a = df.filter(like='name').values.T.ravel()
b = df.filter(like='country').values.T.ravel()
df = pd.DataFrame({'name':a, 'country':b}, columns=['name','country'])
print (df)
  name country
0    A     GER
1    C     GER
2    D     GER
3    E     GER
4    B     USA
5    E     GER
6    Y     AUS
7    A     USA

另一个具有未记录函数的解决方案
lreshape
：

df = pd.lreshape(df, {'name':['name1','name2'],
                      'country':['country1','country2']})
print (df)
  name country
0    A     GER
1    C     GER
2    D     GER
3    E     GER
4    B     USA
5    E     GER
6    Y     AUS
7    A     USA


最后，对于唯一配对，请使用：

哪个解决方案更好？第一个更快我想哪个解决方案更好？第一个更快我想