pd.wide_to_long(df,# stubnames表示转换后的列名称stubnames=['Chinese','Math'],# 索引列的名称i = ['Class','Name'],# 压缩到每行的变量名含义j='Examination', sep='_', suffix='.+') 更多见下面的解析图片 下面给出一个比较复杂的案例,把之前在pivot一节中多列操作的结果(产生了多级索引),...
1 长宽格式的变形 pivot、pivot_table、melt、wide_to_long均为某一列或几列元素与索引之间的转换。 1.1pivot DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) 通过给定的index、columns和values重塑数据表,将长格式转换为宽格式。 注意:pivot其实就是用set_index创建层次化索引,再用unstack重塑 1.2pivot_...
wide_to_long(df, stubnames, i, j[, sep, suffix]) 用于将宽格式数据重塑为长格式数据 pandas.melt() pandas.melt 函数是 Pandas 库中用于将 DataFrame 从宽格式(wide format)转换为长格式(long format)的一个非常有用的工具。在长格式中,观测值被组织成行,而变量和它们的值则分别成为两列。这种格式对于...
1. melt,stack,wide_to_long函数均可以实现讲宽数据整理成长数据 melt:指定数据列,将指定列变成长数据 stack:返回一个具有多层级索引的数据,配合reset_index可以实现宽数据变成长数据 wide_to_long:处理列名带数字后缀的宽数据 2. stack/unstack, melt/pivot_table 互为逆向操作...
从上面这个简单的例子,我们可以看到pivot的基本语法为: df.pivot(index=None, columns=None, values=None), 返回值是一个经过变形之后的DataFrame。这个DataFrame有有三个要素,分别是: 变形后的行索引,例子中的 Name 需要转到列索引的列, 例子中的 Subject ...
1. pivot 长表2宽表 2. pivot_table 长表2宽表 3. melt 宽表2长表 4. wide_to_long 二、索引的变形 1. stack与unstack 三、其他变形函数 1. crosstab 2. explode 3. get_dummies 一、长宽表的变形 长宽表定义:针对某一特征A(A可取a1、a2),注意区分列和对应值即可 ...
wide_to_long(df, stubnames, i, j[, sep, suffix]) 用于将宽格式数据重塑为长格式数据 pandas.merge() pandas.merge 是Pandas 库中用于合并两个或多个 DataFrame 的主要函数。这个函数非常灵活,可以通过不同的参数来定制合并的行为。以下是对 pandas.merge 每个参数的详细介绍,以及相应的示例和结果。 def me...
pivot()只能处理由index和columns指定的唯一行。如果您的数据包含重复项,请使用pivot_table()。 pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型的通用透视功能,但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合的pivot_table()或pivot_table()。 函数pivot_table()可用于创建类似电子表格的透视表。查看食谱以获取一些高级策...
Pivot是Pandas中用于重塑数据的函数,它可以将长格式(long format)的数据转换为宽格式(wide format)。Pivot通常用于创建交叉表或重新组织数据的结构。 2.1 基本用法 让我们看一个简单的pivot例子: importpandasaspd# 创建示例数据data={'date':['2023-01-01','2023-01-01','2023-01-02','2023-01-02'],'pro...
pivot()和pivot_table():在一个或多个离散类别中对唯一值进行分组。 stack()和unstack():分别将列或行级别的数据透视到相反的轴上。 melt()和wide_to_long():将宽格式的DataFrame转换为长格式。 get_dummies()和from_dummies():使用指示变量进行转换。