在pandas中按列名称的子字符串熔化列（python）

debugcn 发表于 Dev

奥库布

我有数据框：

         subject           A_target_word_gd  A_target_word_fd B_target_word_gd  B_target_word_fd  subject_type 
           1                      1             2                3                    4             mild 
           2                      11            12               13                  14             moderate

我想将其融合为一个看起来如下的数据框：

     cond    subject    subject_type     value_type   value
      A         1        mild             gd           1           
      A         1        mild             fg           2           
      B         1        mild             gd           3            
      B         1        mild             fg           4  
      A         2        moderate         gd           11           
      A         2        moderate         fg           12           
      B         2        moderate         gd           13            
      B         2        moderate         fg           14          
...

...

含义，根据列名称的定界符进行融合。

最好的方法是什么？

莫伊斯

另一种方法（非常类似于@ anky_91所发布的内容。在他发布之前已经开始输入它，因此将其放到那里。）

new_df =pd.melt(df, id_vars=['subject_type','subject'], var_name='abc').sort_values(by=['subject', 'subject_type'])
new_df['cond']=new_df['abc'].apply(lambda x: (x.split('_'))[0])
new_df['value_type']=new_df.pop('abc').apply(lambda x: (x.split('_'))[-1])
new_df

输出量

subject_type    subject     value   cond    value_type
0   mild              1     1          A    gd
2   mild              1     2          A    fd
4   mild              1     3          B    gd
6   mild              1     4          B    fd
1   moderate          2     11         A    gd
3   moderate          2     12         A    fd
5   moderate          2     13         B    gd
7   moderate          2     14         B    fd

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