パンダ - 私はデータフレームを持つ列倍

Question

と行の日付を兼ね備え：

Date   0:15  0:30  0:45 ... 23:15 23:30 23:45 24:00 
2004-05-01 3.74618 3.58507 3.30998 ... 2.97236 2.92008 2.80101 2.6067 
2004-05-02 3.09098 3.84625 3.54672 ... 2.83725 2.93876 2.82762 2.6255 

がどのように私はそれを変換します：

Date    value 
2004-05-01 0:15  3.74618 
2004-05-01 0:30  3.58507 
2004-05-01 0:45  3.30998 
       ... 

私は仕事をするいくつかのコードを書いたが、私は確信していますそれは、行のコードを使用でき

cols = [] 
for col in frame.columns.values: 
    if col != '24:00': 
     dt = self.datetime(col, '%H:%M') 
     td = timedelta(hours=dt.hour, minutes=dt.minute) 
    else: td = timedelta(days=1) 
    dt1 = date + td 
    cols.append(dt1) 

frame.columns = cols 
frame = frame.T 

Answer 1

のよりエレガントなカップルで同じことを行うことが可能です：

#convert if dtype not datetime 
df.Date = pd.to_datetime(df.Date) 
#create index from column Date 
df = df.set_index('Date') 
#convert all times to timedelta 
df.columns = pd.to_timedelta(df.columns + ':00', unit='h') 
#reshape - columns to second level of index 
df = df.stack() 
#Multindex to index 
df.index = df.index.get_level_values(0) + df.index.get_level_values(1) 
#create column from index 
df = df.reset_index() 
#get new column names 
df.columns = ['date','val'] 
print (df) 
        date  val 
0 2004-05-01 00:15:00 3.74618 
1 2004-05-01 00:30:00 3.58507 
2 2004-05-01 00:45:00 3.30998 
3 2004-05-01 23:15:00 2.97236 
4 2004-05-01 23:30:00 2.92008 
5 2004-05-01 23:45:00 2.80101 
6 2004-05-02 00:00:00 2.60670 
7 2004-05-02 00:15:00 3.09098 
8 2004-05-02 00:30:00 3.84625 
9 2004-05-02 00:45:00 3.54672 
10 2004-05-02 23:15:00 2.83725 
11 2004-05-02 23:30:00 2.93876 
12 2004-05-02 23:45:00 2.82762 
13 2004-05-03 00:00:00 2.62550