如何重塑dataframe并将列转换为行？

Question

df = pd.DataFrame({'ProdcutID': {0: '2125',1: '1204',2: '4390'},
          'Color':{0:'R',1:'B',2:'Y'},
          'From':{0:'CA',1:'OH',2:'IN'},
         'Color1':{0:'P',2:'W'},
         'From1':{0:'NJ',2:'DE'},
         'Color3':{1:'G',2:'P'},
         'From3':{1:'MX',2:'PA'}})

我有上面奇怪的数据帧，想把列转换成行。我试图使用df.T，但没有得到我想要的。可能使用df.groupby('ProductID')...

预期结果：

Answer 1

使用pd.wide_to_long尝试这个方法，但是首先需要重命名两个列标题以匹配其余列的模式

df1 = df.rename(columns={'Color':'Color0','From':'From0'})
pd.wide_to_long(df1,['Color','From'],'ProdcutID','No').sort_index(level=0).dropna()

输出：

             Color From
ProdcutID No           
1204      0      B   OH
          3      G   MX
2125      0      R   CA
          1      P   NJ
4390      0      Y   IN
          1      W   DE
          3      P   PA