如何透視Pandas資料框（帶有兩個標題）-有解無憂

我有一個 Pandas 資料框，如下所示：

年齡	美國	美國	美國	英國	英國	英國
年齡	男性	女性	全部的	男性	女性	全部的
2 歲	2	3	5	1	1	2
3歲	8	8	16	7	9	16

事實上，我有兩個行標題（美國男性；美國女性；...）

CSV 檔案 (test.csv)：

;USA;USA;USA;UK;UK;UK
Age;male;female;total;male;female;total
2-year-old;2;3;5;1;1;2
3-year-old;8;8;16;7;9;16

我的python代碼：

df = pd.read_csv('test.csv', 
                 delimiter=";",
                 header=[0,1])

df = df.rename(columns={'Unnamed: 0_level_0': 'Age'})

如何旋轉熊貓資料框以獲得以下結果？

年齡	國家	性別	頻率
2 歲	美國	男性	2
2 歲	美國	女性	3
2 歲	英國	男性	1
2 歲	英國	女性	1
3歲	美國	男性	8
3歲	美國	女性	8
3歲	英國	男性	7
3歲	英國	女性	9

編輯：

起始表：

科德	國家	程式	男性	男性	女性	女性
科德	國家	程式	兩歲	三歲	兩歲	三歲
1a	我們	proc_1	4	6	3	6
1a	英國	proc_1	2	3	5	1
1b	我們	proc_2	15	3	5	2
1b	英國	proc_2	8	4	7	3

CSV：

Code;Country;Procedure;male;male;female;female
Code;Country;Procedure;two-year-old;three-year-old;two-year-old;three-year-old
1a;US;proc_1;4;6;3;6
1a;UK;proc_1;2;3;5;1
1b;US;proc_2;15;3;5;2
1b;UK;proc_2;8;4;7;3

結果表：

代碼	國家	程式	性別	年齡	頻率
1a	我們	proc_1	男性	兩歲	4
1a	我們	proc_1	男性	三歲	6
1a	我們	proc_1	女性	兩歲	3
1a	我們	proc_1	女性	三歲	6
1a	英國	proc_1	男性	兩歲	2
1a	英國	proc_1	男性	三歲	3
1a	英國	proc_1	女性	兩歲	5
1a	英國	proc_1	女性	三歲	1
1b	...

uj5u.com熱心網友回復：

使用DataFrame.set_indexwith DataFrame.stack，如果需要也洗掉 total add drop：

df = (df.drop('total', axis=1, level=1)
        .set_index(df.columns[0])
        .stack([0,1])
        .rename_axis(['Age','Country','Gender'])
        .reset_index(name='frequency'))
print (df)
          Age Country  Gender  frequency
0  2-year-old      UK  female          1
1  2-year-old      UK    male          1
2  2-year-old     USA  female          3
3  2-year-old     USA    male          2
4  3-year-old      UK  female          9
5  3-year-old      UK    male          7
6  3-year-old     USA  female          8
7  3-year-old     USA    male          8

或者：

df = (df.set_index(df.columns[0])
        .stack([0,1])
        .rename_axis(['Age','Country','Gender'])
        .reset_index(name='frequency'))
print (df)
           Age Country  Gender  frequency
0   2-year-old      UK  female          1
1   2-year-old      UK    male          1
2   2-year-old      UK   total          2
3   2-year-old     USA  female          3
4   2-year-old     USA    male          2
5   2-year-old     USA   total          5
6   3-year-old      UK  female          9
7   3-year-old      UK    male          7
8   3-year-old      UK   total         16
9   3-year-old     USA  female          8
10  3-year-old     USA    male          8
11  3-year-old     USA   total         16

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