Python 使用pd.melt将列转换为两个独立的变量值列

我正试图以这种方式融化这个数据帧

df = pd.DataFrame({'ID':[1,2,3,4,5,6], 'A1':[1,2,3,4,5,6],'A2':[3,4,5,6,7,8], 'B1':[9,8,7,6,5,4], 'B2':[6,5,4,3,2,1], 'C':['x','x','x','y','y','y']})

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pd.melt（df，id\u vars=['id'，'C']）

将创建单个变量和值列，但如何实现上述结果？

这更像是一个从宽到长的

问题

    ID  C variable1  value1 variable2  value2
     1  x       A1      1      B1       9
     2  x       A1      2      B1       8       
     3  x       A1      3      B1       7
     4  y       A1      4      B1       6
     5  y       A1      5      B1       5
     6  y       A1      6      B1       4
     1  x       A2      3      B2       6
     2  x       A2      4      B2       5
     3  x       A2      5      B2       4
     4  y       A2      6      B2       3
     5  y       A2      7      B2       2
     6  y       A2      8      B2       1  

谢谢@WeNYoBen，效果很好（+1）。然而，在我的真实数据集中，变量的命名如下：
df=pd.DataFrame（{'ID'：[1,2,3,4,5,6]，'abc_-tac'：[1,2,3,4,5,6]，'ght_-tac'：[3,4,5,6,7,7,8]，'abc_-toc'：[6,5,4,3,2,1]，'C'：[x'，'x'，'x'，'y'，'y'，'y'，
。你会如何处理这个案子？
tac
和
toc
相当于my中的
1
和
2
question@HappyPy将
sep=''.
和
suffix='.*.
作为参数传递给
wide\u to\u long
@HappyPyH，我想Alolz会很好地解释和回答你的问题：-）
pd.wide_to_long(df,['A','B'],i=['ID','C'],j='Number').reset_index()
    ID  C  Number  A  B
0    1  x       1  1  9
1    1  x       2  3  6
2    2  x       1  2  8
3    2  x       2  4  5
4    3  x       1  3  7
5    3  x       2  5  4
6    4  y       1  4  6
7    4  y       2  6  3
8    5  y       1  5  5
9    5  y       2  7  2
10   6  y       1  6  4
11   6  y       2  8  1