wide_to_long( df, stubnames, i, j, sep: str = "", suffix: str = "\\d+" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 参数的具体解释: df:待转换的数据框 stubnames:宽表中列名相同的存部分 i:要用作 id 变量的列 j:给长格式的“后缀”列设置 columns sep:设置要删除的分隔符。例如 columns 为 A-2020...
将每个变量分隔为名称和时间，然后再次进行更宽的透视，将变量名称放入列中。
使用wide_to_long和groupby.sum的一个选项(适用于OP更新之前的示例): pattern = ['Pattern1','Pattern2'] df_final = (pd .wide_to_long(df.reset_index(), stubnames=pattern, i='index', j='x', sep='_', suffix='.+') .groupby(level=0).sum() ) output: Pattern1 Pattern2 index 0 ...
2、使用wide_to_long()实现 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"Code":[1,2], "view_A":[3000, 2300], "times_A":[3, 23], "view_B":[1200, 300], "times_B":[5, 3]}) print(pd.wide_to_long(df.reset_index(), ['view','times'], i='Code', j='type', sep='_'...
R语言使用data.table包将dataframe宽表转化为长表(wide format to long format)、使用id.vars参数指定不变的列名称列表、使用variable.name指定原多个数据列名称生成的新数据列名称 R语言宽表、长表变换 编辑 仿真数据(宽表和长表数据形式) #宽表的形式; #wide wide <- " Code Country 1950 1951 1952 ...
In this article let us try to understand the Python wide_to_long() function of the Pandas package. The Pandas package is an excellent tool for working on
DataFrame.to_panel() Transform long (stacked) format (DataFrame) into wide (3D, Panel) format. DataFrame.to_xarray() Return an xarray object from the pandas object. (*args, **kwargs) Transpose index and columns Combining& joining&merging 方法描述 (other[, ignore_index, …]) 追加数据 (*...
另一种方法,但我认为它更复杂,应该有一个更好或更快的解决方案:使用apply将data1列表和单个值转换为单个序列,使用wide_to_long为每个键保留单个值,然后通过应用groupby: dfgood = df.groupby('key', as_index=False).agg({ 'data1' : lambda g: g.iloc[0] if len(g) == 1 else list(g)), ...
pandas 如何透视 Dataframe 中的行使用wide_to_long，但列名很重要，此处使用带数字的meas/t：
DataFrame.melt([id_vars, value_vars, …]) #“Unpivots” a DataFrame from wide format to long format, optionally DataFrame.T #Transpose index and columns DataFrame.to_panel() #Transform long (stacked) format (DataFrame) into wide (3D, Panel) format. ...