パンダテーブルの再形状|時間を使ってdatetimeカラムを作成する

Question

私はパンダでテーブルを作り直そうとしています。年の各日に365行の日付列。その時間の各時間に対応する24時間の各列と各列の24列。私は日+時間（毎日24行）と対応する値を持つ列を作成しようとしています。

Date   | hour1  | value1 | hour2 | value2 ... hour24 |  value 24 

2016-01-01 | 1 |  4100 | 2 | 3500 | 24 |  5200 

Here is the desired format: 

Date     |  value 

2016-01-01 01 | 4100 

2016-01-01 02 | 3500 

.... 

2016-01-01 24 | 5200 

私が溶融して、旋回して試してみたが、ソートされた日+時間列を取得することはできません。ここでは現在のヘッドは（）です。

Answer 1

あなたはその後、hour Sを追加to_timedeltaに変換し、最後の削除列AdropによっておよびDate列でsort_values必要に応じて、dictによってlreshapeを必要とする：別の解決策は、str.extractでMultiIndex.from_arraysを作成し、DataFrame.stackによって再構築され

print (df) 
     Date hour1 value1 hour2 value2 hour24 value24 
0 2016-01-01  1 4100  2 3500  24  5200 
1 2016-01-02  1 3000  2 3700  24  7200 

a = [col for col in df.columns if col.startswith('hour')] 
b = [col for col in df.columns if col.startswith('value')] 

df = pd.lreshape(df, {'A' : a, 'B' : b}) 
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) + pd.to_timedelta(df['A'], unit='h') 
df = df.drop('A', axis=1).sort_values('Date') 
print (df) 
       Date  B 
0 2016-01-01 01:00:00 4100 
2 2016-01-01 02:00:00 3500 
4 2016-01-02 00:00:00 5200 
1 2016-01-02 01:00:00 3000 
3 2016-01-02 02:00:00 3700 
5 2016-01-03 00:00:00 7200 

：

df = df.set_index('Date') 
mux = df.columns.to_series().str.extract('([A-Za-z]+)(\d+)', expand=True) 
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([mux[0], mux[1]], names=('a','b')) 
df = df.stack(1).reset_index() 
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) + pd.to_timedelta(df['hour'], unit='h') 
df = df.drop(['b', 'hour'], axis=1).rename_axis(None, axis=1) 
print (df) 
       Date value 
0 2016-01-01 01:00:00 4100 
1 2016-01-01 02:00:00 3500 
2 2016-01-02 00:00:00 5200 
3 2016-01-02 01:00:00 3000 
4 2016-01-02 02:00:00 3700 
5 2016-01-03 00:00:00 7200