Pandas dataframe：将列转换为单个列的行

Question

我有一个数据帧看起来像

userId  feature1  feature2  feature3  ...
123456  0         0.45      0         ...
234567  0         0         0         ...
345678  0.6       0         0.2       ...
.
.

这些特征大多是零，但偶尔也有一些非零值。一个userId的单行可以有零个、一个或多个非零特性。在

我想将其转换为以下数据集：

^{2}$

本质上，我们只保留每个userId的非零特性。因此，对于userid345678，我们在转换后的数据集中有两行，一行用于feature1，另一行用于feature3。用户标识234567被删除，因为没有一个特性是非零的。在

这是可以用groupby或pivoting来完成的吗？如果是，怎么办？在

还有其他熊猫麦克风解决方案吗？在

Answer 1

来自melt的魔法

df.melt('userId').query('value!=0')
Out[459]: 
   userId  variable  value
2  345678  feature1   0.60
3  123456  feature2   0.45
8  345678  feature3   0.20

{cd2>需要使用{cd2}

^{pr2}$