Pandas dataframe使用列作为行（melt）

Question

我知道，这个问题已经被问了好几次了，但我并没有设法根据已经提出的问题来构建我的解决方案。在

我有：

id| country  |  series name   | 2015 | 2016 | 2017
--+----------+----------------+------+------+------
0 | saudi    | fertility rate | 1    | 2    | 2   |    
1 | saudi    | CO2 emissions  | 5    | 10   | 15  | 
2 | pakistan | fertility rate | 1    | 2    | 1   |
3 | pakistan | CO2 emissions  | NaN  | NaN  | NaN |

我想要的数据：

^{pr2}$

我尝试了多种不同的熔融配置，但不知怎么的，我无法解决这个问题。在

Answer 1

IIUCmelt+pivot_table。这个答案假设id是您的索引。如果不是，就把它扔了，因为计算中不需要它。在

---

d = df.melt(id_vars=["country", "series name"], var_name="year")

d.pivot_table(
    index=["country", "year"], columns="series name", values="value"
).reset_index()

^{pr2}$