我有一個資料框
df = pd.DataFrame(dict(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]))
x y
0 1 4
1 2 5
2 3 6
我想“逐行”融化它，即以這種方式：
var value
0 x 1
1 y 4
2 x 2
3 y 5
4 x 3
5 y 6
但如果我這樣做，我會得到df.melt()以下內容：
df.melt()
var value
0 x 1
1 x 2
2 x 3
3 y 4
4 y 5
5 y 6
我有一個解決方案.reshape，但它不是很優雅：
pd.DataFrame(
dict(
var=list(df.columns) * df.shape[0],
values=df.values.reshape(-1),
)
)
還有更多“原生熊貓”的方法嗎？
這個問題與那個問題相似，但它不是重復的：具體來說，基于排序的答案不適用于我的問題。
uj5u.com熱心網友回復：
然后你可以檢查stack
df.stack().reset_index(level=1)
或者你可以修復你的代碼
df.T.reset_index().melt('index').drop('variable',axis=1)
Out[164]:
index value
0 x 1
1 y 4
2 x 2
3 y 5
4 x 3
5 y 6
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