Python 公司名称数据框架的非规范化[第1部分]

我有一个公司名称的数据框架，其结构如下：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name' : ['Nitron', 'Pulset', 'Rotaxi'], 
                   'postal_code' : [1410, 1020, 1310], 
                   'previous_name1' : ['Rotory', np.NaN, 'Datec'],
                   'previous_name2' : [ np.NaN, 'Cmotor', np.NaN],
                   'previous_name3' : ['Datec', np.NaN, np.NaN]
                  })

print(df)

| name   | postal_code | previous_name1 | previous_name2 | previous_name3 |
|--------|-------------|----------------|----------------|----------------|
| Nitron | 1410        | Rotory         | NaN            | Datec          |
| Pulset | 1020        | NaN            | Cmotor         | NaN            |
| Rotaxi | 1310        | Cyclip         | NaN            | NaN            |

正如您所注意到的，一家公司最多可以有三个以前的名字

我的目标是对上表进行“非规范化”，使新的数据帧具有以下形式：

| name   | postal_code |
|--------|-------------|
| Nitron | 1410        |
| Rotory | 1410        |
| Datec  | 1410        |
| Pulset | 1020        |
| Cmotor | 1020        |
| Rotaxi | 1310        |
| Cyclip | 1310        |

也就是说，我希望为以前的公司名称不丢失的所有实例添加一个新行，然后删除以前的名称系列（我还希望为每个新行添加

邮政编码

值）

我正在寻找一个方法的描述（最好是代码或伪代码），这将允许我实现上述结果

与一起使用，用于删除错误值和重塑，然后删除第二级的

多索引

，最后将

系列

转换为2列

数据帧

：

df1 = (df.set_index('postal_code')
         .stack()
         .reset_index(level=1, drop=True)
         .reset_index(name='name'))
print (df1)
   postal_code    name
0         1410  Nitron
1         1410  Rotory
2         1410   Datec
3         1020  Pulset
4         1020  Cmotor
5         1310  Rotaxi
6         1310   Datec

或与一起使用，但值的顺序不同：

df1 = (df.melt('postal_code', value_name='name')
         .drop('variable', axis=1)
         .dropna(subset=['name'])
         .reset_index( drop=True)
)
print (df1)
   postal_code    name
0         1410  Nitron
1         1020  Pulset
2         1310  Rotaxi
3         1410  Rotory
4         1310   Datec
5         1020  Cmotor
6         1410   Datec

但可能按第一列排序：

df1 = (df.melt('postal_code', value_name='name')
         .drop('variable', axis=1)
         .dropna(subset=['name'])
         .sort_values('postal_code')
         .reset_index( drop=True)

)
print (df1)
   postal_code    name
0         1020  Pulset
1         1020  Cmotor
2         1310  Rotaxi
3         1310   Datec
4         1410  Nitron
5         1410  Rotory
6         1410   Datec