Python：高效地将多列转换为多行？

如何将数据的多列转换为多行，如下所示？ 我想为一个非常大的df做这个，所以我正在寻找一个相对快速的方法

   current df:

          LOG_TIME  QP_HCP  IP_HCP  QP_PRP  IP_PRP
   0      68444.0      4.9     0.6     4.8     3.8


   df I want to obtain:

          LOG_TIME  ORIENTATION    QP    IP
   0      68444.0           HCP   4.9   0.6
   1      68444.0           PRP   4.8   3.8

---

首先，重塑数据帧，使其具有以下格式

    LOG_TIME    ORIENTATION value   result
0   68444.0     PRP         4.8     QP
1   68444.0     HCP         4.9     QP
2   68444.0     PRP         3.8     IP
3   68444.0     HCP         0.6     IP

您可以使用以下方法来完成此操作

new = df.melt(id_vars='LOG_TIME', value_vars=['QP_PRP', 'QP_HCP', 'IP_PRP', 'IP_HCP'], var_name='ORIENTATION')
new[['result', 'ORIENTATION']] = new['ORIENTATION'].str.split('_', expand=True).rename(columns={0: 'result', 1: 'ORIENTATION'})

然后您可以透视数据

new = new.pivot_table(index=['LOG_TIME', 'ORIENTATION'], columns='result', values='value')
pd.DataFrame(new.to_records())

Out[6]:

    LOG_TIME    ORIENTATION  IP     QP
0   68444.0     HCP          0.6    4.9
1   68444.0     PRP          3.8    4.8

以下代码在我这边起作用： 以下是我所做的：

从数据框中获取hcp和PRP值：

使用来自IP和QP的索引创建数据帧

附加2个数据帧：

所需的输出如下：

    ORIENTATION LOG_TIME    QP  IP
0   HCP          68444.0    4.9 0.6
1   PRP          68444.0    4.8 3.8

---

让我们看看你试过什么？

    ORIENTATION LOG_TIME    QP  IP
0   HCP          68444.0    4.9 0.6
1   PRP          68444.0    4.8 3.8