Каков наилучший способ изменить следующий фрейм данных в пандах? Этот DataFramedf имеетx,y значения для каждого образца (s1 а такжеs2 в данном случае) и выглядит так:

In [23]: df = pandas.DataFrame({"s1_x": scipy.randn(10), "s1_y": scipy.randn(10), "s2_x": scipy.randn(10), "s2_y": scipy.randn(10)})
In [24]: df
Out[24]: 
       s1_x      s1_y      s2_x      s2_y
0  0.913462  0.525590 -0.377640  0.700720
1  0.723288 -0.691715  0.127153  0.180836
2  0.181631 -1.090529 -1.392552  1.530669
3  0.997414 -1.486094  1.207012  0.376120
4 -0.319841  0.195289 -1.034683  0.286073
5  1.085154 -0.619635  0.396867  0.623482
6  1.867816 -0.928101 -0.491929 -0.955295
7  0.920658 -1.132057  1.701582 -0.110299
8 -0.241853 -0.129702 -0.809852  0.014802
9 -0.019523 -0.578930  0.803688 -0.881875

s1_x а такжеs1_y значения х / у для образца 1,s2_x, s2_y значения выборки для выборки 2 и т. д. Как это можно преобразовать в DataFrame, содержащий толькоxy столбцы, но содержит дополнительный столбецsample что говорит для каждой строки в DataFrame ли этос изs1 или жеs2? Например.

          x         y      sample
0  0.913462  0.525590          s1
1  0.723288 -0.691715          s1
2  0.181631 -1.090529          s1
3  0.997414 -1.486094          s1
...
5  0.396867  0.623482          s2
...

Это полезно для последующего построения графиков с помощью Rpy2, поскольку многие функции построения графиков R могут использовать эту переменную группировки, так чтоМоя мотивация для изменения структуры данных.

Я думаю, что ответ, данный Чанг Она неt преобразовать в кадры данных, которые имеют уникальный индекс, например:

In [636]: df = pandas.DataFrame({"s1_x": scipy.randn(10), "s1_y": scipy.randn(10), "s2_x": scipy.randn(10), "s2_y": scipy.randn(10), "names": range(10)})
In [637]: df
Out[637]: 
   names      s1_x      s1_y      s2_x      s2_y
0      0  0.672298  0.415366  1.034770  0.556209
1      1  0.067087 -0.851028  0.053608 -0.276461
2      2 -0.674174 -0.099015  0.864148 -0.067240
3      3  0.542996 -0.813018  2.283530  2.793727
4      4  0.216633 -0.091870 -0.746411 -0.421852
5      5  0.141301 -1.537721 -0.371601 -1.594634
6      6  1.267148 -0.833120  0.369516 -0.671627
7      7 -0.231163 -0.557398  1.123155  0.865140
8      8  1.790570 -0.428563  0.668987  0.632409
9      9 -0.820315 -0.894855  0.673247 -1.195831
In [638]: df.columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([tuple(c.split('_')) for c in df.columns])

In [639]: df.stack(0).reset_index(1)
Out[639]: 
  level_1         x         y
0      s1  0.672298  0.415366
0      s2  1.034770  0.556209
1      s1  0.067087 -0.851028
1      s2  0.053608 -0.276461
2      s1 -0.674174 -0.099015
2      s2  0.864148 -0.067240
3      s1  0.542996 -0.813018
3      s2  2.283530  2.793727
4      s1  0.216633 -0.091870
4      s2 -0.746411 -0.421852
5      s1  0.141301 -1.537721
5      s2 -0.371601 -1.594634
6      s1  1.267148 -0.833120
6      s2  0.369516 -0.671627
7      s1 -0.231163 -0.557398
7      s2  1.123155  0.865140
8      s1  1.790570 -0.428563
8      s2  0.668987  0.632409
9      s1 -0.820315 -0.894855
9      s2  0.673247 -1.195831

Преобразование сработало, но в процессе столбец"names" был потерян. Как я могу сохранить"names" столбец в DF, все еще делая преобразование плавления на столбцах, которые имеют_ в их именах?"names" column только назначает уникальное имя каждой строке в кадре данных. Это'Здесь, например, числовые, но в моих данных они являются строковыми идентификаторами.

thanks.I»