pandas 1.1.4
MRE:
df = pd.DataFrame({"Code":[1,2], "view_A":[3000, 2300], "click_A":[3, 23], "view_B":[1200, 300], "click_B":[5, 3]}) df.set_index("Code", inplace=True) >>> view_A click_A view_B click_B Code 1 3000 3 1200 5 2 2300 23 300 3¿Quieres convertirlo en
view click Code type 1 A 3000 3 2 A 2300 23 1 B 1200 5 2 B 300 3Puedo hacerlo, pero quiero explorar más opciones (limpias).
mi sol'tn
a_df = df[["view_A", "click_A"]].rename(columns={"view_A":"view", "click_A":"click"}) a_df["type"] = "A" b_df = df[["view_B", "click_B"]].rename(columns={"view_B":"view", "click_B":"click"}) b_df["type"] = "B" final_df = pd.concat([a_df, b_df])Pero el código está sucio.
intente con pd.wide_to_long
out = pd.wide_to_long(df.reset_index(), ['view','click'], i='Code', j='type', sep='_', suffix='\\w+') view click Code type 1 A 3000 3 2 A 2300 23 1 B 1200 5 2 B 300 3Otra opción, con pivot_longer de pyjanitor :
df = pd.DataFrame({"Code":[1,2], "view_A":[3000, 2300], "click_A":[3, 23], "view_B":[1200, 300], "click_B":[5, 3]}) # pip install pyjanitor import pandas as pd import janitor (df.pivot_longer(index='Code', names_to=('.value', 'type'), names_sep='_') .set_index(['Code', 'type']) ) view click Code type 1 A 3000 3 2 A 2300 23 1 B 1200 5 2 B 300 3