パンダ - 再構築、スタック、溶融またはマルチインデックスのデータフレームの列の列名

Question

から複数の属性に基づいて、私は非常に広い形式のデータでパンダのデータフレームを持っている...例えば：

ID Equipment Function Task exprt_cond1_time exprt_cond2_time exprt_cond1_freq exprt_cond2_freq novce_cond1_time novce_cond2_time novce_cond1_freq novce_cond2_freq 
0 eq_type_1 Fxn_a  task_1 12     24     0.031    0.055    15     31     0.042    0.059 
1 eq_type_1 Fxn_a  task_2 10     22     0.028    0.052    12     29     0.039    0.055 
2 eq_type_1 Fxn_b  task_3 13     25     0.033    0.057    18     34     0.047    0.062 
3 eq_type_1 Fxn_b  task_4 9     19     0.027    0.051    10     28     0.038    0.054 
4 eq_type_2 Fxn_a  task_1 14     27     0.036    0.056    16     32     0.043    0.061 
5 eq_type_2 Fxn_a  task_2 11     26     0.030    0.054    14     30     0.041    0.058 

が、私は

ID Equipment Function Task Experience Condition Time Freq 
0 eq_type_1 Fxn_a  task_1 expert  cond1  12  0.031 
1 eq_type_1 Fxn_a  task_1 expert  cond2  24  0.055 
2 eq_type_1 Fxn_a  task_1 novice  cond1  15  0.042 
3 eq_type_1 Fxn_a  task_1 novice  cond2  31  0.059 
... 
16 eq_type_2 Fxn_a  task_2 expert  cond1  11  0.030 
17 eq_type_2 Fxn_a  task_2 expert  cond2  26  0.054 
18 eq_type_2 Fxn_a  task_2 novice  cond1  14  0.041 
19 eq_type_2 Fxn_a  task_2 novice  cond2  30  0.058 

：例えば...新しい列を作るために列ラベルのテキストを使用して、よりきちんと長い形式に変換したい、上から最初と最後の行からのデータは、より多くのこのようになります私は、メルト/スタック/リシェイプ/マルチインデックスやその他の適切な組み合わせを理解することはできませんr翻訳機能を有効にするか、コードが醜く扱いにくくなることなく、&がほとんど読めなくなります。 This questionとthis questionは近いですし、いくつかの助けになりますが、ラベル内の単一の属性に基づいて変換するように見えます。 SOコミュニティからの助けやヒントが大好きです！

Answer 1

はさんはそれをすべてを可能にするいくつかの列の名前を変更して二回pd.wide_to_longを試してみましょう：

rename_d = {'exprt_cond1_time':'Time_exprt_cond1', 
     'exprt_cond2_time':'Time_exprt_cond2', 
     'exprt_cond1_freq':'Freq_exprt_cond1', 
     'exprt_cond2_freq':'Freq_exprt_cond2', 
     'novce_cond1_time':'Time_novce_cond1', 
     'novce_cond2_time':'Time_novce_cond2', 
     'novce_cond1_freq':'Freq_novce_cond1', 
     'novce_cond2_freq':'Freq_novce_cond2'} 

f = df.rename(columns=rename_d) 

df1 = pd.wide_to_long(df, ['Time_exprt','Freq_exprt','Time_novce','Freq_novce'],i=['Equipment','Function','Task'],j='Condition',sep='_',suffix='.') 

df1 = df1.reset_index() 

df_out = pd.wide_to_long(df1,['Time','Freq'],i=['Equipment','Function','Task','Condition'],j='Experience',sep='_',suffix='').reset_index().drop('ID',axis=1) 

出力：

Equipment Function Task Condition Experience Time Freq 
0 eq_type_1 Fxn_a task_1  cond1 exprt 12 0.031 
1 eq_type_1 Fxn_a task_1  cond1 novce 15 0.042 
2 eq_type_1 Fxn_a task_1  cond2 exprt 24 0.055 
3 eq_type_1 Fxn_a task_1  cond2 novce 31 0.059 
4 eq_type_1 Fxn_a task_2  cond1 exprt 10 0.028 
5 eq_type_1 Fxn_a task_2  cond1 novce 12 0.039 
6 eq_type_1 Fxn_a task_2  cond2 exprt 22 0.052 
7 eq_type_1 Fxn_a task_2  cond2 novce 29 0.055 
8 eq_type_1 Fxn_b task_3  cond1 exprt 13 0.033 
9 eq_type_1 Fxn_b task_3  cond1 novce 18 0.047 
10 eq_type_1 Fxn_b task_3  cond2 exprt 25 0.057 
11 eq_type_1 Fxn_b task_3  cond2 novce 34 0.062 
12 eq_type_1 Fxn_b task_4  cond1 exprt  9 0.027 
13 eq_type_1 Fxn_b task_4  cond1 novce 10 0.038 
14 eq_type_1 Fxn_b task_4  cond2 exprt 19 0.051 
15 eq_type_1 Fxn_b task_4  cond2 novce 28 0.054 
16 eq_type_2 Fxn_a task_1  cond1 exprt 14 0.036 
17 eq_type_2 Fxn_a task_1  cond1 novce 16 0.043 
18 eq_type_2 Fxn_a task_1  cond2 exprt 27 0.056 
19 eq_type_2 Fxn_a task_1  cond2 novce 32 0.061 
20 eq_type_2 Fxn_a task_2  cond1 exprt 11 0.030 
21 eq_type_2 Fxn_a task_2  cond1 novce 14 0.041 
22 eq_type_2 Fxn_a task_2  cond2 exprt 26 0.054 
23 eq_type_2 Fxn_a task_2  cond2 novce 30 0.058 

pd.wide_to_longは、パンダの "同時溶融する" を処理します。まず、これらの列の名前を変更して、pd.wide_to_longのスタブネームを作成する必要があります。

Answer 2

は、ここに私の試みです - 私は一度だけpd.wide_to_longを使用しようとしました：

import re 

cols = ['Equipment', 'Function', 'Task'] 

renamer = lambda c: re.sub(r'([^_]*)_(cond\d+)_(time|freq)', r'\3_\1_\2', c) 

r = pd.wide_to_long(df.drop('ID',1).rename(columns=renamer), 
        stubnames=['time','freq'], i=cols, j='Measures', 
        sep='_',suffix='(?:exprt|novce)_cond\d+') \ 
     .reset_index() 

r[['Experience','Condition']] = r.pop('Measures').str.split('_', expand=True) 

結果：

In [192]: r 
Out[192]: 
    Equipment Function Task time freq Experience Condition 
0 eq_type_1 Fxn_a task_1 12 0.031  exprt  cond1 
1 eq_type_1 Fxn_a task_1 24 0.055  exprt  cond2 
2 eq_type_1 Fxn_a task_1 15 0.042  novce  cond1 
3 eq_type_1 Fxn_a task_1 31 0.059  novce  cond2 
4 eq_type_1 Fxn_a task_2 10 0.028  exprt  cond1 
5 eq_type_1 Fxn_a task_2 22 0.052  exprt  cond2 
6 eq_type_1 Fxn_a task_2 12 0.039  novce  cond1 
7 eq_type_1 Fxn_a task_2 29 0.055  novce  cond2 
8 eq_type_1 Fxn_b task_3 13 0.033  exprt  cond1 
9 eq_type_1 Fxn_b task_3 25 0.057  exprt  cond2 
10 eq_type_1 Fxn_b task_3 18 0.047  novce  cond1 
11 eq_type_1 Fxn_b task_3 34 0.062  novce  cond2 
12 eq_type_1 Fxn_b task_4  9 0.027  exprt  cond1 
13 eq_type_1 Fxn_b task_4 19 0.051  exprt  cond2 
14 eq_type_1 Fxn_b task_4 10 0.038  novce  cond1 
15 eq_type_1 Fxn_b task_4 28 0.054  novce  cond2 
16 eq_type_2 Fxn_a task_1 14 0.036  exprt  cond1 
17 eq_type_2 Fxn_a task_1 27 0.056  exprt  cond2 
18 eq_type_2 Fxn_a task_1 16 0.043  novce  cond1 
19 eq_type_2 Fxn_a task_1 32 0.061  novce  cond2 
20 eq_type_2 Fxn_a task_2 11 0.030  exprt  cond1 
21 eq_type_2 Fxn_a task_2 26 0.054  exprt  cond2 
22 eq_type_2 Fxn_a task_2 14 0.041  novce  cond1 
23 eq_type_2 Fxn_a task_2 30 0.058  novce  cond2 

説明：

In [198]: df.drop('ID',1).rename(columns=renamer) 
Out[198]: 
    Equipment Function Task time_exprt_cond1 time_exprt_cond2 freq_exprt_cond1 freq_exprt_cond2 time_novce_cond1 \ 
0 eq_type_1 Fxn_a task_1    12    24    0.031    0.055    15 
1 eq_type_1 Fxn_a task_2    10    22    0.028    0.052    12 
2 eq_type_1 Fxn_b task_3    13    25    0.033    0.057    18 
3 eq_type_1 Fxn_b task_4     9    19    0.027    0.051    10 
4 eq_type_2 Fxn_a task_1    14    27    0.036    0.056    16 
5 eq_type_2 Fxn_a task_2    11    26    0.030    0.054    14 

    time_novce_cond2 freq_novce_cond1 freq_novce_cond2 
0    31    0.042    0.059 
1    29    0.039    0.055 
2    34    0.047    0.062 
3    28    0.038    0.054 
4    32    0.043    0.061 
5    30    0.041    0.058 

In [199]: pd.wide_to_long(df.drop('ID',1).rename(columns=renamer), 
    ...:     stubnames=['time','freq'], i=cols,j='Measures', 
    ...:     sep='_',suffix='(?:exprt|novce)_cond\d+') \ 
    ...: .reset_index() 
    ...: 
Out[199]: 
    Equipment Function Task  Measures time freq 
0 eq_type_1 Fxn_a task_1 exprt_cond1 12 0.031 
1 eq_type_1 Fxn_a task_1 exprt_cond2 24 0.055 
2 eq_type_1 Fxn_a task_1 novce_cond1 15 0.042 
3 eq_type_1 Fxn_a task_1 novce_cond2 31 0.059 
4 eq_type_1 Fxn_a task_2 exprt_cond1 10 0.028 
5 eq_type_1 Fxn_a task_2 exprt_cond2 22 0.052 
6 eq_type_1 Fxn_a task_2 novce_cond1 12 0.039 
7 eq_type_1 Fxn_a task_2 novce_cond2 29 0.055 
8 eq_type_1 Fxn_b task_3 exprt_cond1 13 0.033 
9 eq_type_1 Fxn_b task_3 exprt_cond2 25 0.057 
10 eq_type_1 Fxn_b task_3 novce_cond1 18 0.047 
11 eq_type_1 Fxn_b task_3 novce_cond2 34 0.062 
12 eq_type_1 Fxn_b task_4 exprt_cond1  9 0.027 
13 eq_type_1 Fxn_b task_4 exprt_cond2 19 0.051 
14 eq_type_1 Fxn_b task_4 novce_cond1 10 0.038 
15 eq_type_1 Fxn_b task_4 novce_cond2 28 0.054 
16 eq_type_2 Fxn_a task_1 exprt_cond1 14 0.036 
17 eq_type_2 Fxn_a task_1 exprt_cond2 27 0.056 
18 eq_type_2 Fxn_a task_1 novce_cond1 16 0.043 
19 eq_type_2 Fxn_a task_1 novce_cond2 32 0.061 
20 eq_type_2 Fxn_a task_2 exprt_cond1 11 0.030 
21 eq_type_2 Fxn_a task_2 exprt_cond2 26 0.054 
22 eq_type_2 Fxn_a task_2 novce_cond1 14 0.041 
23 eq_type_2 Fxn_a task_2 novce_cond2 30 0.058