Python 熊猫将多个组融为一列

原始数据帧：

+----+----------+----------+----------+----------+
| ID |  var1hrs |  var2hrs |  ind1var |  ind2var |
+----+----------+----------+----------+----------+
|  1 |       55 |       45 |      123 |      456 |
|  2 |       48 |       60 |      331 |      222 |
+----+----------+----------+----------+----------+

+----+------------+------+------+
| ID |    type    |  hrs |  ind |
+----+------------+------+------+
|  1 |  primary   |   55 |  123 |
|  1 |  secondary |   45 |  456 |
|  2 |  primary   |   48 |  331 |
|  2 |  secondary |   60 |  222 |
+----+------------+------+------+

目标数据帧：

+----+----------+----------+----------+----------+
| ID |  var1hrs |  var2hrs |  ind1var |  ind2var |
+----+----------+----------+----------+----------+
|  1 |       55 |       45 |      123 |      456 |
|  2 |       48 |       60 |      331 |      222 |
+----+----------+----------+----------+----------+

+----+------------+------+------+
| ID |    type    |  hrs |  ind |
+----+------------+------+------+
|  1 |  primary   |   55 |  123 |
|  1 |  secondary |   45 |  456 |
|  2 |  primary   |   48 |  331 |
|  2 |  secondary |   60 |  222 |
+----+------------+------+------+

---

我如何将多组变量融合到一个标签列中？变量名称中的“1”表示type=“primary”，而“2”表示type=“secondary”

修改列名称后，我们可以使用

wide\u to\u long

df.columns=df.columns.str[:4]
s=pd.wide_to_long(df,['var','ind'],i='ID',j='type').reset_index()
s=s.assign(type=s.type.map({'1':'primary','2':'secondary'})).sort_values('ID')
s

   ID       type  var  ind
0   1    primary   55  123
2   1  secondary   45  456
1   2    primary   48  331
3   2  secondary   60  222

（评论内联）

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这或多或少是一种有效的方法，即使步骤有点复杂。

到目前为止您尝试了什么？我很惊讶文档对这些函数的影响如此之大。。。这似乎很有用。@coldspeed同意！解释不清楚，很长一段时间以来，我一直在努力解决

后缀问题，我也很难弄清楚如何使用该函数！如果将“ind1var”和“ind2var”分别命名为“var1ind”和“var2ind”，您会怎么做？用[:4]切片所有列将导致重复的列名。@jerbear这是一个棘手的问题
pd.wide\u-long（df，['var1'，'var2']，i='ID'，j='drop'，后缀='\w+'）。取消堆栈（-2）。T
但您可以这样做