Редактировать многоформатные форматы длинного формата с помощью Pandas

Я бы хотел:

DateTime ColumnName Min Avg Max 2012-10-14 11:29:23.810000 Percent_Used 24 24 24 2012-10-14 11:29:23.810000 Current_Count 254503 254503 254503 2012-10-14 11:29:23.810000 Max 1048576 1048576 1048576 2012-10-14 11:34:23.813000 Percent_Used 24 24 24 2012-10-14 11:34:23.813000 Current_Count 254116 254116 254116 2012-10-14 11:34:23.813000 Max 1048576 1048576 1048576 

В кадр данных, где DateTimes являются уникальными (индекс) и столбцами:

DataTime, Percent_Used_Min, Percent_Used_Avg, Percent_Used_Max, Current_Count_Min, Current_Count_Avg, Current_Count_Max, Max_Min, Max_Avg, Max_Max

В принципе, я хочу имитировать R-расплав / литье, не попадая в иерархическую индексацию или сложенные данные. Кажется, я не могу точно воспроизвести вышеприведенную игру со стеклом / стядом, расплавом или поворотным / поворотным столом. Есть ли хороший способ сделать это?

В качестве примера, в R это будет что-то вроде:

 dynamic_melt = melt(dynamic, id = c("DateTime", "ColumnName")) recast = data.frame(cast(dynamic_melt, DateTime ~ ...)) 

Вышеуказанные данные будут переменными (то есть значения ColumnName не всегда будут одинаковыми, их может быть больше или меньше, а также разных имен).

  • Изменение размера изображения на экране
  • Изменить кадр данных pandas из строк в столбцы
  • python ravel vs. transpose при использовании в reshape
  • разделил серию Pandas без мультииндекса
  • Измените массив в NumPy
  • Переиндексация и наполнение значений NaN в Пандах
  • переформатировать массив изображений
  • Это лучший способ добавить дополнительное измерение в массив numpy в одной строке кода?
  • One Solution collect form web for “Редактировать многоформатные форматы длинного формата с помощью Pandas”

    Существует melt в pandas.core.reshape :

     In [52]: melted = reshape.melt(df, id_vars=['DateTime', 'ColumnName']) In [53]: melted.set_index(['DateTime', 'ColumnName', 'variable']).value.unstack([1, 2]) Out[53]: ColumnName Percent_Used Current_Count Max Percent_Used Current_Count Max Percent_Used Current_Count Max variable Min Min Min Avg Avg Avg Max Max Max DateTime 2012-10-14 11:29:23.810000 24 254503 1048576 24 254503 1048576 24 254503 1048576 2012-10-14 11:34:23.813000 24 254116 1048576 24 254116 1048576 24 254116 1048576 

    Столбцы в конечном итоге являются MultiIndex, но если это разрыватель сделок, вы просто соглашаетесь с именами и делаете их обычным индексом.

    Python - лучший язык программирования в мире.