В длинную таблицу в Pandas

В широкой таблице у каждой меры свой столбец: цена, количество, скидка и так далее. Столбец с названием объекта при этом один. Чтобы все меры лежали в одном столбце с числами, а рядом был столбец с именем меры, применяют функцию melt.

Создадим широкую таблицу товаров и переведём её в длинный вид:

import pandas as pd

data = {
	'item': ['pen', 'book'],
	'price': [10, 50],
	'qty': [3, 2],
}
wide = pd.DataFrame(data)
long = pd.melt(
	wide,
	id_vars=['item'],
	var_name='measure',
	value_name='value',
)
print(long) # выведет    item measure  value
            #          0   pen   price     10
            #          1  book   price     50
            #          2   pen     qty      3
            #          3  book     qty      2

Столбец item сохранился: он был указан как идентификатор строки. Бывшие столбцы мер попали в measure, их значения - в value. Число строк выросло: на каждый товар теперь по строке на каждую меру.

Соберите таблицу из трёх учеников в столбце name и оценок math и lang в двух столбцах. Получите длинную таблицу, где имена предметов в одном столбце, оценки в другом, имена учеников не теряются. Выведите результат.

Создайте таблицу городов: столбец city и два числовых столбца с часами работы двух отделений. Переведите её так, чтобы в одном столбце было имя отделения, в другом - число часов. Выведите таблицу.

Из словаря со столбцами team, wins и draws соберите широкую таблицу на четыре команды. Получите длинный вид с подписью показателя и числом. Выведите его.