问使用Pandas将数据从long转换为wideEN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在《pandas基础:数据显示格式转换》中,我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。然而,如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢?如下图1所示。 图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。 对于经常使用Excel的用户来说,马上就知道可以通过使用透视表函数来实现...
总结：melt、stack和wide_to_long函数都是Pandas中用于数据整理的重要工具，它们能够将宽格式数据转换为长格式，从而便于后续的数据分析和可视化。根据数据的具体结构和需求选择合适的函数是关键。
var_name&value_name:可以解为重命名,分别为变量列和分类列重命名,如果不用这两个参数默认是value 和 variable 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...
掌握wide_to_long函数的用法 视频教程:melt、stack、wide_to_long的函数使用方法 1 melt整理数据 下面加载美国收入与宗教信仰数据,这种数据称为“宽”数据 importpandasaspd pew=pd.read_csv('data/pew.csv')pew.head() 显示结果: 对于展示数据而言,这种"宽"数据没有任何问题,如第一行数据,展示了Agnostic(不可...
pandas 中的 wide_to_long() 函数用于将宽格式的数据转换为长格式。宽格式数据通常是指具有多列的数据集，每一列代表不同的变量或特征。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,...
pandas 如何将melt / wide_to_long应用到具有多列的数据框？在panda 1.5.0+中，存在pd.from_...
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...
另一种 宽表转长表 pd.wide_to_long() np.random.seed(123) df = pd.DataFrame({"A1970" : {0 : "a", 1 : "b", 2 : "c"}, "A1980" : {0 : "d", 1 : "e", 2 : "f"}, "B1970" : {0 : 2.5, 1 : 1.2, 2 : .7}, "B1980" : {0 : 3.2, 1 : 1.3, 2 : .1...
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=’...