如何將寬 Pandas DataFrame 轉換為長格式，其中值代表變數和日期？

從寬資料重塑：

在資料操作領域，將寬資料集重塑為長資料集是資料的一項關鍵操作整合和分析。考慮以下場景：

您在 pandas 中有一個資料框，其中包含變數 AA、BB 和 CC 的每日值，並按日期索引。

+---------+----+----+----+
| date     | AA | BB | CC |
+---------+----+----+----+
| 05/03    | 1  | 2  | 3  |
| 06/03    | 4  | 5  | 6  |
| 07/03    | 7  | 8  | 9  |
| 08/03    | 5  | 7  | 1  |
+---------+----+----+----+

您希望將此資料轉換為格式，其中每行代表一個變數和日期，如下所示：

+------+---------+--------+
| var  | date    | value  |
+------+---------+--------+
| AA   | 05/03   | 1      |
| AA   | 06/03   | 4      |
| AA   | 07/03   | 7      |
| AA   | 08/03   | 5      |
| BB   | 05/03   | 2      |
| BB   | 06/03   | 5      |
| BB   | 07/03   | 8      |
| BB   | 08/03   | 7      |
| CC   | 05/03   | 3      |
| CC   | 06/03   | 6      |
| CC   | 07/03   | 9      |
| CC   | 08/03   | 1      |
+------+---------+--------+

這種重組是資料整合中的典型任務，將使您能夠合併此資料框與另一個具有匹配日期和初始列名稱（AA、BB、CC）的資料框。

方法：Pandas 的 Melt 函數

幸運的是，pandas 提供了一種簡單的方法執行此轉換：pandas.melt 或 DataFrame.melt。這是一個範例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date' : ['05/03', '06/03', '07/03', '08/03'],
    'AA' : [1, 4, 7, 5],
    'BB' : [2, 5, 8, 7],
    'CC' : [3, 6, 9, 1]
})
df.set_index('date', inplace=True)

dfm = df.reset_index().melt(id_vars='date')

這會將您的資料框轉換為所需的長格式：

     date variable  value
0   05/03       AA      1
1   06/03       AA      4
2   07/03       AA      7
3   08/03       AA      5
4   05/03       BB      2
5   06/03       BB      5
6   07/03       BB      8
7   08/03       BB      7
8   05/03       CC      3
9   06/03       CC      6
10  07/03       CC      9
11  08/03       CC      1

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