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Python 3.xのデータフレームの並び替え

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n831

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Python 3.xのデータフレームの並び替えに関する質問です。
初心者で簡単な内容ですが、失礼致します。

カラム名が異なる列を、インデックスを残して行に変更したいです。

下記のデータフレームを

A1 A2 A3 B1 B2
ID
1 1 2 3 4 5
2 6 7 8 9 10

下記のデータフレームに変更したいです。

Sequence A B
ID
1 1 1 4
1 2 2 5
1 3 3 NaN
2 1 6 9
2 2 7 10
2 3 8 NaN

地道にstack関数で行いましたが、シンプルな方法がわかりませんでした。
適切な方法を教えていただけると幸いです。

過去の回答を探したのですが、見つかりませんでした。検索が不十分で同様の質問があれば申し訳ありません。
よろしくお願いいたします。

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回答 1

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+1

A1~A3 の列と B1~B2 の列で一旦分割し、それぞれをstack() した後に再結合することにより実現できそうです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,1,2,3,4,5],[2,6,7,8,9,10]], columns=['ID','A1','A2','A3','B1','B2']).set_index('ID')
#    A1  A2  A3  B1  B2
#ID
#1    1   2   3   4   5
#2    6   7   8   9  10

df_a = df.loc[: ,['A1','A2','A3']].rename(columns={'A1':1,'A2':2,'A3':3}).stack().rename('A')
df_b = df.loc[: ,['B1','B2']].rename(columns={'B1':1,'B2':2}).stack().rename('B')
ret = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)
ret.index = ret.index.rename(['ID','Sequence'])
ret = ret.reset_index(level=1)
#    Sequence  A     B
#ID
#1          1  1   4.0
#1          2  2   5.0
#1          3  3   NaN
#2          1  6   9.0
#2          2  7  10.0
#2          3  8   NaN

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  • 2018/11/29 15:30

    解決しました。ありがとうございました。これからも勉強します

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