wide-to-long 顾名思义,一个是把宽表变长表,一个是长表变宽表,参数解释如下: pd.wide_to_long(df,stubnames, i , j ,sep ,suffix) 直接返回DataFrame:包含每个存根名称作为变量的数据,具有新索引(i,j) 假如我们有一个DataFrame, 记录了几位员工两年相同季度的数据 df = pd.DataFrame(
df5 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3], 'b': [1, 2, 2, 3, 1, 2, 3], 'stu_one': [2.8, 2.9, 1.8, 1.9, 2.2, 2.3, 2.1], 'stu_two': [3.4, 3.8, 2.8, 2.4, 3.3, 3.4, 2.9] }) df5 代码语言:txt AI代码解释 pd.wide_to_long( df5, stubnames='stu...
是关于数据处理的一种常见操作,涉及到datetime索引的使用和pandas中长表格(long table)到宽表格(wide table)的转换。 1. datetime索引:datetime索引...
而长格式数据则是将这些变量整理到一列中，同时添加一个标识符列来表示原始变量的名称。下面是 wide_to_long() 函数的详细说明：pandas.wide_to_long(df, stubnames, i, j, sep='', suffix='\d+')参数说明：df：要转换的数据框（DataFrame）。stubnames：一个字符串或字符串列表，表示要转换的列名的前缀。
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(pew,id_vars='religion',var_name='income',valu...
df5 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3], 'b': [1, 2, 2, 3, 1, 2, 3], 'stu_one': [2.8, 2.9, 1.8, 1.9, 2.2, 2.3, 2.1], 'stu_two': [3.4, 3.8, 2.8, 2.4, 3.3, 3.4, 2.9] }) df5 pd.wide_to_long( ...
wide_to_long elt 方法中,在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义,即 values_name 。 现在如果列中包含了交叉类别,比如期中期末的类别和语文数学的类别,那么想要把 values_name 对应的 Grade 扩充为两列分别对应语文分数和数学分数,只把期中期末的信息压缩,这种需求下就要使用 wide_to_long...
Pandas数据分析中，melt、stack、wide_to_long的函数使用方法在数据分析中，melt、stack和wide_to_long是三种常用的整理数据的函数，它们能够将宽格式数据转换为长格式，便于更深入的分析。首先，melt函数可以将"宽"数据集，如美国收入与宗教信仰数据，转换为长格式。例如，将数据由180行3列转换为180行7...
pandas.wide_to_long(df, stubnames, i, j, sep='', suffix='\\d+') 将DataFrame 从宽格式转为长格式。 比熔化更不灵活但更多user-friendly。 使用stubnames ['A', 'B'],此函数期望找到一组或多组列,格式为 A-suffix1、A-suffix2、...、B-suffix1、B-suffix2、... 您指定你想用j(例如j=’...
@ScottBoston的解决方案运行良好。我建议使用pd.wide_to_long的替代方案，它提供了更大的灵活性，同时...