横持ちデータを縦持ちデータに変換する方法（Pandas）

PythonのPandasで横持ちデータを縦持ちにデータに変換する方法についてまとめます。縦持ちデータを横持ちデータに変換する方法については過去記事にまとめています。

１．実施内容（概要）

Pandasの以下のような横持ちデータを

氏名	数学	国語	英語	ドイツ語	アラビア語
A君	100	70	60	60	NaN
B君	60	50	50	NaN	60

以下のような縦持ちデータに変換します。

氏名	科目	点数
A君	数学	100
A君	国語	70
A君	英語	60
A君	ドイツ語	60
B君	数学	60
B君	国語	50
B君	英語	50
B君	アラビア語	60

縦持ちに変換するためにMelt関数を使用します。（公式ドキュメントはこちら）

Melt関数は以下の通り使用します。

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

それぞれの引数の解説は以下の通り。
frame：縦持ちに変換するデータフレーム。
id_vars：そのまま変形せずに残す列。今回の場合は「氏名」列のこと。
value_vars：縦持ちに変換する列。指定しない場合は、id_varsで指定していない全列を使用。
var_name：変数の列名。今回の例の場合は縦持ちにしたときの「科目」のこと。
value_name：値の列名。今回の例の場合は縦持ちにした時の「点数」のこと。
col_level：データフレームがマルチインデックスの場合、インデックスの数を指定。

２．実装方法

まずは以下のように横持ちデータのサンプルを作成します。

df_score_horizontal = pd.DataFrame([['A君',100,70,60,60,np.nan],
                                  ['B君',60,50,50,np.nan,60]],
                                 columns=['氏名','数学','国語','英語','ドイツ語','アラビア語'])

以下で横持ちを縦持ちに変換できます。

pd.melt(df_score_horizontal,
        id_vars=df_score_horizontal.columns.values[:1],
        var_name="科目",
        value_name="点数"
       )

id_varsで指定した列（氏名）はそのまま残しつつ、その他の列（数学～アラビア語）は縦持ちに変換する列として使用。
横持ちのときは列名だった「数学～アラビア語」は縦持ちに変換するとデータ内に組み込まれるので、「数学～アラビア語」を総称する列名としてvar_name="科目"と指定。
最後に縦持ちに変換した際のデータの総称をvalue_name="点数"と指定。