Python 取消数据帧堆栈并保留列

我有一个太“紧凑”的数据帧。数据帧当前如下所示：

> import numpy as np
> import pandas as pd

> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B'],
               'bar': ['1', '2'],
               'baz': [np.nan, '3']})
  bar  baz foo
0   1  NaN   A
1   2    3   B

我需要把它“拆开”成这样：

> df = pd.DataFrame({'foo': ['A','B', 'B'],
               'type': ['bar', 'bar', 'baz'],
               'value': ['1', '2', '3']})

  foo type value
0   A  bar     1
1   B  bar     2
2   B  baz     3

无论我如何尝试旋转，我都无法正确旋转。

使用方法：

或

---

将索引设置为foo，然后堆叠：

df.set_index('foo').stack()

foo     
A    bar    1
B    bar    2
     baz    3
dtype: object

---

这是一个系列，而不是一个系列DataFrame@Rémi，添加

.reset_index（）

将获得所需的结果；-）事实上，它也有效。抱歉@Steven G，我无法将两个答案都标记为正确。

In [38]: pd.melt(df, id_vars='foo', value_vars=['bar','baz'], var_name='type').dropna()
Out[38]:
  foo type value
0   A  bar     1
1   B  bar     2
3   B  baz     3

df.set_index('foo').stack()

foo     
A    bar    1
B    bar    2
     baz    3
dtype: object