Python 熊猫从宽到长，带存根列表

我目前拥有以下数据帧：

        1_1       1_2       1_3       1_4       1_5       2_1  ...       9_5      10_1      10_2      10_3      10_4      10_5

0  0.049400  0.063812  0.097736 -0.077222  0.112779 -0.201620  ...  0.138246  0.015369 -0.083559 -0.186949  0.158505 -0.046787 
1 -0.169837  0.093606  0.043157  0.095289 -0.078525 -0.026500  ... -0.054344  0.008955  0.045036  0.198438  0.197416 -0.057831 
2 -0.192915  0.001477  0.077699  …

我想得到这样的东西：

cat     u       i       mouse       

0       1       1      0.049400 
1       1       1     -0.169837
2       1       1     -0.192915
0       1       2      0.063812
1       1       2      0.093606
2       1       2      0.001477
…

本质上，这些行表示cat列的值，下划线前的数字表示u列，下划线后的数字表示i列。最后，鼠标列是前面因素组合的值

但是，解决方案应该适用于这种格式的任何数据

到目前为止，考虑到我可以访问u（在本例中为1,2,3,4,5,6,7,8,9,10）和I（1,2,3,4,5）的列表，我有这个，但是解决方案应该适用于不同的列表和不同的行数

u_seq_stub = [u + '_' for u in u_seq] 
df = pd.wide_to_long(df, u_seq_stub, i='u', j='i').reset_index().rename(columns={'_':'u'})

但是，这不起作用，并抛出“KeyError:[Index（['userid']，dtype='object'）]中没有一个在[columns]”中。。。我也咨询过，这似乎和我想要的没有什么不同，但肯定有什么我误解了

我提前感谢您的帮助。

将+与

expand=True一起使用

。要创建

cat

列，您可以使用：

---

使用

按所有列对
多索引进行拆分
，然后按重塑，按更改新列名称的级别，最后按以下方式将其转换为列：

您的解决方案应首先使用中的参数
sep
进行更改，然后通过一些数据清理进行另一次重塑：

u_seq_stub = ['1','2',...,'9','10']
#alternative
#u_seq_stub = [str(x) for x in range(1,11)]


df = (pd.wide_to_long(df.reset_index(), 
                     u_seq_stub, 
                     i='index', 
                     j='i', 
                     sep='_')
      .stack()
      .reset_index(name='mouse')
      .rename(columns={'index':'cat', 'level_2':'u'})
      .astype({'i':int, 'u':int})
      .sort_values(['u','i','cat'])
      )
print (df.head(10))
    cat  i  u     mouse
0     0  1  1  0.049400
12    1  1  1 -0.169837
24    2  1  1 -0.192915
3     0  2  1  0.063812
15    1  2  1  0.093606
25    2  2  1  0.001477
5     0  3  1  0.097736
17    1  3  1  0.043157
26    2  3  1  0.077699
7     0  4  1 -0.077222

谢谢你的回复！有没有办法仍然包含cat列的值？这意味着最终结果总共有4列？除此之外，这是一个完美的解决方案是的，您可以使用
groupby.cumcount
。我已经更新了我的解决方案！我认为这是一个索引名称，从广度到广度是回答这个问题的正确方式：-）顺便说一句，这里是节日快乐感恩节：-）@WeNYoBen wau，也祝节日快乐；）
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
df = df.unstack().rename_axis(('u','i','cat')).reset_index(name='mouse')
print (df.head(10))
   u  i  cat     mouse
0  1  1    0  0.049400
1  1  1    1 -0.169837
2  1  1    2 -0.192915
3  1  2    0  0.063812
4  1  2    1  0.093606
5  1  2    2  0.001477
6  1  3    0  0.097736
7  1  3    1  0.043157
8  1  3    2  0.077699
9  1  4    0 -0.077222

u_seq_stub = ['1','2',...,'9','10']
#alternative
#u_seq_stub = [str(x) for x in range(1,11)]


df = (pd.wide_to_long(df.reset_index(), 
                     u_seq_stub, 
                     i='index', 
                     j='i', 
                     sep='_')
      .stack()
      .reset_index(name='mouse')
      .rename(columns={'index':'cat', 'level_2':'u'})
      .astype({'i':int, 'u':int})
      .sort_values(['u','i','cat'])
      )
print (df.head(10))
    cat  i  u     mouse
0     0  1  1  0.049400
12    1  1  1 -0.169837
24    2  1  1 -0.192915
3     0  2  1  0.063812
15    1  2  1  0.093606
25    2  2  1  0.001477
5     0  3  1  0.097736
17    1  3  1  0.043157
26    2  3  1  0.077699
7     0  4  1 -0.077222