# 设置多索引pd.wide_to_long(s_df,stubnames=['A','B'],j='year',i=['x','y'])ABxyyear14197016198013325197033819801553619703141980177 参数sep表示分隔符,默认"",可以根据实际情况设置。 # 宽型数据(-分隔符)sep_df=pd.DataFrame({"A-1970":[1,33,3]
除此之外,我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长,但是个人觉得melt函数比较直观一些,也与R语言中的数据宽转长用法一致,推荐使用。 奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数(R语言中都是成对出现的)。还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数,刚开始就已经说过是,长数据...
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 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. pd.wide_to_long( df5, stubnames...
pivot等价于用set_index创建层次化索引,再用unstack重塑(pivot long to wide format); melt等价于用set_index创建层次化索引,再用stack进行重塑,在进行reset_index(pivot wide to long format) df2=pd.DataFrame({'key':['foo','bar','baz'], 'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9] })...
DataFrame.loc #标签定位,使用名称 DataFrame.iloc #整型定位,使用数字 DataFrame.insert(loc, column, value) #在特殊地点loc[数字]插入column[列名]某列数据 DataFrame.iter() #Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() #返回列名和序列的迭代器 ...
除此之外,我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长,但是个人觉得melt函数比较直观一些,也与R语言中的数据宽转长用法一致,推荐使用。 奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数(R语言中都是成对出现的)。还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数,刚开始就已经说过是,长数据...
在Python中,使用pivot函数可以重塑数据帧(DataFrame)的索引未显示。pivot函数是pandas库中的一个功能强大的数据重塑工具,它可以根据指定的列将数据从长格式(long format)转换为宽格式(wide format)。 具体来说,pivot函数可以将数据帧中的某一列作为新数据帧的列索引,将另一列作为新数据帧的行索引,同时将第三列的值...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
A weekly Python podcast hosted by Christopher Bailey with interviews, coding tips, and conversation with guests from the Python community. The show covers a wide range of topics including Python programming best practices, career tips, and related softw
DataFrame.unstack : Pivot based on the index values instead of acolumn.wide_to_long : Wide panel to long format. Less flexible but moreuser-friendly than melt.Examples--->>> data = pd.DataFrame({'hr1': [514, 573], 'hr2': [545, 526],... 'team': ['Red Sox', 'Yankees'...