Pandas Melt with Multi Index Data Set - 为什么这样工作？

Question

我直接从 Pandas 文档中创建了这个数据集：

In [28]: columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'cat'), ('B', 'dog'),

   ....:                                      ('B', 'cat'), ('A', 'dog')],

   ....:                                     names=['exp', 'animal'])

   ....: 

In [29]: index = pd.MultiIndex.from_product([('one', 'two'),

                                             ('bar', 'baz', 'foo', 'qux')

   ....:                                     ],

   ....:                                    names=['first', 'second'])

   ....: 

In [30]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=index, columns=columns)

MultiIndex 数据集（用于列和行）如下所示：

我想得到这样的东西[图像被截断，但你明白了]

可能有无数种方法可以重塑它，但我想使用 unstack() 和melt() 来完成它

这是我想出的两种方法：

    1. pd.melt(df.reset_index(),id_vars=['first','second'])

    2. pd.melt(df.unstack().reset_index(),id_vars=['first'])

所以这就是我被困的地方：为什么这有效？

df.reset_index() 给我这个数据框

用这些列

'first' 和 'second' 不会出现在列的名称中。它们是列 exp 的实际级别。所以我想知道如果我在熔体中为 id_vars 添加更多级别会发生什么

如果我将熔体改为

pd.melt(df.reset_index(),id_vars=['first','second','A'])

我收到以下错误：

ValueError：数组的长度必须相同

如果我将熔体改为

pd.melt(df.reset_index(),id_vars=['first','second','dog'])

我收到以下错误：

关键错误：'狗'

有人可以用 reset_index() 直观地解释幕后发生的事情，为什么不融化接受其他级别？为什么“第一”和“第二”显示为级别而不是列？

Answer 1

有一个函数叫 stackyourdf=df.stack([0,1]).reset_index(name='value')