大熊猫堆栈与行号


问题内容

我有一个Pandas DataFrame示例:

          A         B         C         D
0  0.441040  0.235533 -0.899417  1.960367
1 -0.701764  2.343389  1.293865  0.556737
2 -0.511988 -0.260338  0.201938  1.154131
3  1.001099  1.077759 -0.006872 -0.961884
4  0.914676 -0.445287 -1.618399 -0.616381
5  0.360060 -0.082711  1.010578  1.071003

最后,我希望将某些列与上面关联的行号堆叠在一起。使用列选择和堆栈非常接近:

 df[['B','C']].stack()

0  B    0.235533
   C   -0.899417
1  B    2.343389
   C    1.293865
2  B   -0.260338
   C    0.201938
3  B    1.077759
   C   -0.006872
4  B   -0.445287
   C   -1.618399
5  B   -0.082711
   C    1.010578

但我希望将行号与每一行相关联,因为将下面的每一行与原始数据框/表相关联非常重要:

0  B    0.235533
0  C   -0.899417
1  B    2.343389
1  C    1.293865
2  B   -0.260338
2  C    0.201938
3  B    1.077759
3  C   -0.006872
4  B   -0.445287
4  C   -1.618399
5  B   -0.082711
5  C    1.010578

我不确定如何将df [[‘’B’,’C’]]。stack()转换为我想要的内容,并将其与每行关联的原始行号/索引。

最后,我想将输出写到具有行号关联的CSV文件中。


问题答案:

pandas.DataFrame.reset_index将多级索引推入列中。它也适用pandas.Series

df[['B', 'C']].stack().reset_index()