重塑Pandas数据帧，该数据帧包含一列中的所有年份和多列中分隔的月份

Question

我有一个数据框架，其中包含不同年份不同时间段的每个产品的销售额：

df = pd.DataFrame({'Product': {0: '1', 1: '1', 2: '2', 3: '2'},
'Year': {0: 2000, 1: 2001, 2: 2001, 3:2002},
'Jan-Feb': {0: 2, 1: 4, 2: 2, 3:4},
'Mar-Apr': {0: 1, 1: 2, 2: 1, 3:6}})

df的产品是每个year的产品1和2的销售额，但一年内的时间段显示在不同的列中。在这个例子中，我展示了两列，但还有四列代表一年中连续两个月的剩余时间段。

我想把df重塑成这样：

df2 = pd.DataFrame({'Product': {0: '1', 1: '1', 2: '1', 3: '1', 4: '2', 5: '2', 6: '2', 7: '2'},
'Year': {0: 2000, 1: 2000, 2: 2001, 3:2001,4: 2001, 5: 2001, 6: 2002, 7:2002},
'Period': {0: 'Jan-Feb', 1: 'Mar-Apr', 2: 'Jan-Feb', 3:'Mar-Apr', 4: 'Jan-Feb', 5: 'Mar-Apr', 6: 'Jan-Feb', 7:'Mar-Apr'},
'Sales': {0: 2, 1: 1, 2: 4, 3: 2, 4: 2, 5: 1, 6: 4, 7: 6}})

在这种情况下，月份期间都在一列中，销售额在另一列中。我尝试过不同形式的重塑，但我显然错过了一些东西，因为我还没有成功地找到一个能满足我想要的。

Answer 1

用melt检查

out = df.melt(['Product','Year'], var_name = 'Period', value_name = 'Sales')
Product  Year   Period  Sales
0       1  2000  Jan-Feb      2
1       1  2001  Jan-Feb      4
2       2  2001  Jan-Feb      2
3       2  2002  Jan-Feb      4
4       1  2000  Mar-Apr      1
5       1  2001  Mar-Apr      2
6       2  2001  Mar-Apr      1
7       2  2002  Mar-Apr      6

Answer 2

使用stack():

df = df.set_index(['Product','Year']).stack(0).reset_index()
df.columns = ['Product','Year','Period','Sales']

输出：

Product  Year   Period  Sales
0       1  2000  Jan-Feb      2
1       1  2000  Mar-Apr      1
2       1  2001  Jan-Feb      4
3       1  2001  Mar-Apr      2
4       2  2001  Jan-Feb      2
5       2  2001  Mar-Apr      1
6       2  2002  Jan-Feb      4
7       2  2002  Mar-Apr      6