重塑DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。 最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数,它将所有列变成行(显示为列变量)并在新列值中列出所有关联值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_wide.melt() 这个...
importpandasaspd df=pd.read_csv('data.csv') newdf=df.melt() print(newdf.to_string()) #请注意,我们使用 to_string() 方法返回整个 DataFrame。 运行一下 定义与用法 melt()方法将 DataFrame 重塑为一个长表,每列一行。 语法 dataframe.melt(id_vars,value_vars,var_name,value_name,col_level,igno...
DataFrame.melt(id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)[source] "Unpivots" DataFrame从宽格式转换为长格式,可选保留设置的标识符变量。 这个函数对于将DataFrame转换成这样一种格式非常有用,其中一个或多个列是标识符变量(id_vars),而所有其他列(被认为是测量...
pandas的melt函数可以把宽数据集,转换为长数据集 melt即是类函数也是实例函数,也就是说既可以用pd.melt, 也可使用dataframe.melt() 使用melt对上面的pew数据集进行处理 pew_long=pd.melt(pew,id_vars='religion')pew_long 显示结果: 180 rows × 3 columns 可以更改melt之后的数据的列名 pew_long=pd.melt(p...
使用Pandas Melt将Wide DataFrame重塑为带有标识符的Tidy 有时我们需要重塑Pandas数据框架,以更好的方式进行分析。重塑在数据分析中起着至关重要的作用。Pandas提供了像熔化和解除熔化这样的函数来进行重塑。在这篇文章中,我们将看到什么是PandasMelt,以及如何使用它来重塑带有标识符的广义数据到Tidy。
PandasDataFrame.melt(~)方法将源 DataFrame 的格式从"wide"到"long". 让我们看一个简单的例子。考虑以下 DataFrame : 这被认为是一个"wide"DataFrame 因为每一行都捕获有关该人的所有相关数据。现在,将其转换为"long"DataFrame : 现在,每一行捕获有关该人的单个变量,这不可避免地会导致垂直"long"DataFrame 。
Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 Pandasdataframe.melt()函数取消将DataFrame从宽格式转为长格式,可以选择保留标识符变量。此函数对于将DataFrame按摩成一种格式非常有用,其中一列或多列是标识符变量(id_var...
重塑DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。 在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。 最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数,它将所有列变成行(显示为列变量)并在新列值中列出所有关联值。 AI检测代码解析
重塑DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。 在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。 最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数,它将所有列变成行(显示为列变量)并在新列值中列出所有关联值。 df_wide.melt() 这个输出通常没有多大意义,所以一般用例至少指定了 id_vars...
本章我们就来实践DataFrame的高端玩法:重塑,也叫轴向旋转。如果能熟练区分各种重塑方法,那用Pandas处理日常的数据基本上就没有什么难度了。 数据准备:我们当然沿用一直以来的成绩表: student=['张三','李四','王五'] chinese=[70,80,90] english=[75,85,95] ...