Python 如何将特定列转换为其他列值中的行

您好，我正在尝试在pandas中执行转置操作，但条件是一列的值应与转置的行相关联。 下面给出的示例将解释更好的方法： 数据如下所示：

A 1 2 3 4 51 52 53 54 B 11 22 23 24 71 72 73 74 A 123452525354 B 11 22 23 24 71 72 73 74 我尝试这样做的结果是：

A 1 51 A 2 52 A 3 53 A 4 54 B 11 71 B 22 72 B 23 73 B 24 74 A 151 A 252 A 353 A 454 B 11 71 B 22 72 B 23 73 B 24 74 在第一行中，数据位于单行中，我想将数据从1转换为4，并在另一列中使用值“A”。有人能建议我怎么做吗？？？

您似乎需要或：

按注释编辑：

#set index with first column
df = df.set_index(0)

#create MultiIndex
cols = np.arange(len(df.columns))
df.columns = [ cols // 4, cols % 4]
print (df)
    0               1            
    0   1   2   3   0   1   2   3
0                                
A   1   2   3   4  51  52  53  54
B  11  22  23  24  71  72  73  74

#stack, reset index names, remove level and reset index
df1 = df.stack().rename_axis((None, None)).reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
#set new columns names
df1.columns = ['a','b','c']
print (df1)
   a   b   c
0  A   1  51
1  A   2  52
2  A   3  53
3  A   4  54
4  B  11  71
5  B  22  72
6  B  23  73
7  B  24  74

#set index with first column
df = df.set_index(0)

#create MultiIndex
cols = np.arange(len(df.columns))
df.columns = [ cols // 4, cols % 4]
print (df)
    0               1            
    0   1   2   3   0   1   2   3
0                                
A   1   2   3   4  51  52  53  54
B  11  22  23  24  71  72  73  74

#stack, reset index names, remove level and reset index
df1 = df.stack().rename_axis((None, None)).reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
#set new columns names
df1.columns = ['a','b','c']
print (df1)
   a   b   c
0  A   1  51
1  A   2  52
2  A   3  53
3  A   4  54
4  B  11  71
5  B  22  72
6  B  23  73
7  B  24  74