Python 选择dataframe中的特定列并追加到新行中

我一直在想办法重新排列数据帧。我的原始数据帧如下所示：

df:

   YOB    Name   Treatment_1   Date_1       Treatment_2    Date_2
0  1974   John       A        2018-11-13         D         2018-12-13
1  1975   Jones      B        2018-11-14         E         2018-12-14
2  1976   Jack       C        2018-11-15         F         2018-12-15

现在我希望我的数据框在不同的行上显示不同的治疗信息

df:
   YOB    Name   Treatment   Date      
0  1974   John       A      2018-11-13         
1  1974   John       D      2018-12-13
2  1975   Jones      B      2018-11-14         
3  1975   Jones      E      2018-12-14
4  1976   Jack       C      2018-11-15         
5  1976   Jack       F      2018-12-15

谁能帮我解释一下这件事，因为我已经被困了好几天了

提前谢谢你

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注意：我已经简化了它，但是实际的数据集将有20多个与治疗相关的列，有没有一种方法可以使用范围而不是键入每一列？很抱歉开头不清楚

请使用

pd.wide\u to\u long

：

df = df.rename(columns={'Data_2':'Date_2'})  #Fix typo error first.

pd.wide_to_long(df, ['Date','Treatment'], i=['YOB','Name'], j='No', sep='_', suffix='\d+')\
  .reset_index()

输出：

    YOB   Name  No        Date Treatment
0  1974   John   1  2018-11-13         A
1  1974   John   2  2018-12-13         D
2  1975  Jones   1  2018-11-14         B
3  1975  Jones   2  2018-12-14         E
4  1976   Jack   1  2018-11-15         C
5  1976   Jack   2  2018-12-15         F

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你试过什么？你有很多选择。考虑适当命名的.<代码> Pd。WuffytoToLon（DF，[处理]，‘日期’），i＝[ YOB’，“名称”]，j＝‘滴’，SEP=索引（level＝[0,1]）< /代码>我尝试了WiuthtoToLoLy，它工作，但是是否有一种更有效的方式而不是键入每个列，因为有超过22个相关的列，但具有相同的分隔符？很抱歉一开始不清楚：（我不这么认为，您必须在列上使用某种循环，并单独“融化”每一列，然后合并结果，或者您可能必须编写一些正则表达式逻辑，以便将列组一起提取，并在不键入完整列表的情况下为pd.wide_to_long构建参数。