擅长:python、mysql、java
<p>将<code>0</code>替换为<code>np.nan</code>,并<code>.stack()</code>结果{a1}。在</p>
<p>如果有可能在<code>.replace()</code>之后的<code>rows</code>中有所有<code>np.nan</code>值,那么可以在<code>.stack()</code>之前做{<cd7>},以减少要透视的行数。如果这适用于<code>columns</code>do`.dropna(how='all',axis=1)。在</p>
<pre><code>df.replace(0, np.nan).stack()
0 B -2.268882
C 0.337074
1 C 1.340350
2 A -1.526945
3 A -1.223816
C -2.185926
</code></pre>
<p>根据需要与<code>.reset_index()</code>组合。在</p>
<p>要从带有<code>MultiIndex</code>的<code>Series</code>中选择,请使用<code>.loc[(level_0, level_1)]</code>:</p>
^{pr2}$
<p>在<a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html#advanced-indexing-with-hierarchical-index" rel="nofollow">docs</a>中有关切片等的详细信息。在</p>