Python 基于时间戳将列拆分为行

因此，我有一个数据帧df，每个城市列都有时间戳和数字值：

time          new york     Amsterdam
2020-10-01    24           12
2020-10-02    31           21
2020-10-03    10           23

我想为每个时间戳将城市列拆分为行，如下所示：

time          city       number
2020-10-01    new york     24
2020-10-02    new york     31
2020-10-03    new york     10
2020-10-01    Amsterdam    12
2020-10-02    Amsterdam    21
2020-10-03    Amsterdam    23

df= df.T
df= df.reset_index()
new_header = df.iloc[0]
df= df[1:]
df.columns=new_header

city      2020-10-01   2020-10-02   2020-10-03
new york      24         31             10
Amsterdam     12         21             23

我尝试像这样转置数据帧df：

time          city       number
2020-10-01    new york     24
2020-10-02    new york     31
2020-10-03    new york     10
2020-10-01    Amsterdam    12
2020-10-02    Amsterdam    21
2020-10-03    Amsterdam    23

df= df.T
df= df.reset_index()
new_header = df.iloc[0]
df= df[1:]
df.columns=new_header

city      2020-10-01   2020-10-02   2020-10-03
new york      24         31             10
Amsterdam     12         21             23

但是相反，我得到了df的结果，如下所示：

time          city       number
2020-10-01    new york     24
2020-10-02    new york     31
2020-10-03    new york     10
2020-10-01    Amsterdam    12
2020-10-02    Amsterdam    21
2020-10-03    Amsterdam    23

df= df.T
df= df.reset_index()
new_header = df.iloc[0]
df= df[1:]
df.columns=new_header

city      2020-10-01   2020-10-02   2020-10-03
new york      24         31             10
Amsterdam     12         21             23

有人能帮我理解一下数据处理的逻辑吗？

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谢谢

请

pd.melt

pd.melt(df,id_vars=['time'], value_vars=['newyork','Amsterdam'],var_name='city', value_name='number')

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请

pd.melt

pd.melt(df,id_vars=['time'], value_vars=['newyork','Amsterdam'],var_name='city', value_name='number')

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答案很直截了当：

df2 = df.melt(id_vars='time', var_name='city', value_name='number')

---

这是与“旋转”相反的操作，您可以使用它恢复原始数据。

答案非常简单：

df2 = df.melt(id_vars='time', var_name='city', value_name='number')

这是与“旋转”相反的操作，您可以使用该操作恢复原始数据