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パンダ、メルト、アンメルト保存インデックス

クライアント（銅）と資産配分（資産）の表があります

A = [[1,2],[3,4],[5,6]]
idx = ['coper1','coper2','coper3']
cols = ['asset1','asset2']

df = pd.DataFrame(A,index = idx, columns = cols)

私のデータは次のようになります

        asset1  asset2
coper1       1       2
coper2       3       4
coper3       5       6

線形最適化を実行したい（制約があります-sum of all of asset_i <= amount_on_hand_iおよびsum of coper_j = price_j）

したがって、この2D行列を1Dベクトルに変換する必要があります。メルトで簡単

df2 = pd.melt(df,value_vars=['asset1','asset2'])

しかし、今、それを解こうとすると、たくさんの空白のある6行の配列が得られます！

df2.pivot(columns = 'variable', values = 'value')


variable  asset1  asset2
0            1.0     NaN
1            3.0     NaN
2            5.0     NaN
3            NaN     2.0
4            NaN     4.0
5            NaN     6.0

メルトの使用中にインデックス作成の「銅」部分を保持する方法はありますか？

pythonpython-2.7pandaslinear-programming
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Mohammad Athar

reset_index およびパラメーターid_varsでインデックス値を保持する必要があります。

df2 = pd.melt(df.reset_index(), id_vars='index',value_vars=['asset1','asset2'])
print (df2)
    index variable  value
0  coper1   asset1      1
1  coper2   asset1      3
2  coper3   asset1      5
3  coper1   asset2      2
4  coper2   asset2      4
5  coper3   asset2      6

次に、ピボット作業ニース：

print(df2.pivot(index='index',columns = 'variable', values = 'value'))
variable  asset1  asset2
index                   
coper1         1       2
coper2         3       4
coper3         5       6

stack を使用した別の可能な解決策：

df2 = df.stack().reset_index()
df2.columns = list('abc')
print (df2)
        a       b  c
0  coper1  asset1  1
1  coper1  asset2  2
2  coper2  asset1  3
3  coper2  asset2  4
4  coper3  asset1  5
5  coper3  asset2  6

print(df2.pivot(index='a',columns = 'b', values = 'c'))
b       asset1  asset2
a                     
coper1       1       2
coper2       3       4
coper3       5       6
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jezrael