Pandas - reindex, поэтому я могу хранить значения

Question

Краткая история коротких

У меня есть вложенный словарь. Когда я превращу его в dataframe.

import pandas 
pdf = pandas.DataFrame(nested_dict) 

95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 \ 
A 70019 102 4243 3083 3540 6311 4851 5938 4140 4659 3100 
C  0 185 427 433 1190 910 3898 3869 2861 2149 3065 
D  8  9 23463 1237 2574 4174 3640 4747 3557 4582 5934 
E 141  89 5034 1576 2303 3416 2377 1252 1204 1703 718 
F  7  12 1937 2246 1687 1154 1317 3473 1881 2221 3060 
G 343 1550 13497 10659 12343 8213 9251 7341 6354 9058 9022 
H  1 1978 1829 1394 1945 1003 1382 1489 4182 932 556 
I  5 772 1361 3914 3255 3242 2808 3765 3284 2127 3120 
K  3 10353 540 2364 1196 882 3439 2107 803 743 621 
L  6  14 1599 11759 4571 4821 3450 5071 4364 1891 3677 
M  1  6 158 211 524 2738 686 443 612 509 1721 
N  6 186 299 2971 791 1440 2028 1163 1689 4296 1535 
P  54  31 726 6208 7160 5494 6184 4282 3587 3727 3821 
Q  10  87 1228 2233 1016 1801 1768 1693 3414 515 563 
R  7 53939 3030 8904 6712 6134 5127 3223 4764 3768 6429 
S  76 5213 3676 7480 9831 7666 5410 8185 7508 11237 8298 
T 4369 1253 3087 2487 6559 4572 6863 3184 7352 6068 4756 
V 732  5 7595 4331 5216 5444 5187 6013 4245 4545 4761 
W  0  6 103 1225 598 888 601 713 1298 1323 908 
Y  12  9 1968 1085 2787 5489 5529 7840 8691 9745 10136 

В конце концов я хочу растопить этот фрейм данных, чтобы выглядеть следующим образом.

residue residue_num count 
A  95   70019 
A  96   102 
A  97   4243 
.... 

Столбец остаток помечается как индекс, так что я не знаю, как сделать это произвольный индекс, как 0,1,2,3 и называют «A C D E F ..» другое имя.

EDIT Ответил себя согласно предложению

Answer 1

Answered из here и here

import pandas 
pdf = pandas.DataFrame(the_matrix) 
pdf = pdf.reset_index() 
pdf.rename(columns={'index':'aa'},inplace=True) 
pandas.melt(pdf,id_vars='aa',var_name="position",value_name="counts") 

    aa position counts 
0 A 95 70019 
1 C 95 0 
2 D 95 8 
3 E 95 141 
4 F 95 7 
5 G 95 343 
6 H 95 1 
7 I 95 5 
8 K 95 3 

Answer 2

Ваш PDF выглядит сводной таблицы. Предположим, у нас есть dataframe с тремя столбцами. Мы можем повернуть его с одной функцией, как это:

pivoted = df.pivot(index='col1',columns='col2',values='col3') 

Unpivoting его обратно без потери индекса требует reset_index танец:

pivoted.reset_index().melt(id_vars=pivoted.index.name) 

Чтобы получить точный оригинал ДФ:

pivoted.reset_index().melt(id_vars=pivoted.index.name, value_name='col3') 

PS. К моему удивлению, расплав не получает kwarg, как keep_index=True. Предложение по улучшению все еще остается открытым: https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/17440