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...
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=’...
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列，甚至可以根据需要固定部分列不变，以减少冗余信息。通过处理，可以将数据拆分成billboard_songs和billboard_ratings两个DataFrame，降低磁盘存储压力。stack和unstack是另一种数据转换方式，...
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...
我建议使用pd.wide_to_long的替代方案，它提供了更大的灵活性，同时仍然具有较高的性能- pivot_long...
expand_frame_repr : boolean Whether to print out the full DataFrame repr for wide DataFrames across multiple lines, `max_columns` is still respected, but the output will wrap-around across multiple "pages" if its width exceeds `display.width`. [default: True] [currently: True] display....
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)), ...
df['id'] = df.index pd.wide_to_long(df, ["A", "B"], i='id', j="year")5.2也可以有非整数作为后缀。df = pd.DataFrame({ 'famid': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], 'birth': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3], 'ht_one': [2.8, 2.9, 2.2, 2, 1.8, 1.9, ...
掌握wide_to_long函数的用法 1 melt整理数据 1.1 宽数据集变为长数据集 加载美国收入与宗教信仰数据 import pandas as pd pew = pd.read_csv('data/pew.csv') pew # 输出结果如下图 1. 2. 3. 4. [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M9AL0Mxo-1630413533985)(....