frame不难猜测为Pandas的二维数组结构DataFrame,其他参数含义通过如下几个例子观察。 构造df 结构如下: 执行如下操作: pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C']) 结果如下: 观察 变化后的df行数变多了,A列名称保持不变; 第二列的column名称变为variable,取值变为 B 和 C(正好等于melt函数...
read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\22\方差分析.xlsx') df=df[['A型号','B型号','C型号','D型号','E型号']] #选取ABCDE的型号的列作为分析 df_melt=df.melt() #将列名转换成列数据 df_melt.columns=['Treat','Value'] #重命名列名 df_describe=pd.DataFrame() df_describe['A型号'...
步骤3:使用melt函数进行行转列转换 现在,我们来使用pandas的melt函数将行转化为列。melt函数的常用参数有id_vars(不变的列,用于标识)的以及value_vars(需要变换的列)。 # 使用melt函数进行行转列转换melted_df=pd.melt(df,id_vars=['学生'],value_vars=['数学','英语'],var_name='科目',value_name='成...
df''' A B C 0 a 1 2 1 b 3 4 2 c 5 6 ''' 2.默认转换 pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B'])''' A variable value 0 a B 1 1 b B 3 2 c B 5 '''pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B','C'])''' ...
python的行列转置 pandas行列转置melt 一、列转行 1、背景描述 在日常处理数据过程中,你们可能会经常遇到这种类型的数据: 而我们用pandas进行统计分析时,往往需要将结果转换成以下类型的数据: 2.方法描述 准备数据 df = pd.DataFrame({'姓名': ['A','B','C'],...
采用pd.melt()的方式 table = pd.pivot_table(df,index=['区域'],values=['销售额'],columns=['类别'],aggfunc={'销售额':'sum'}).reset_index() table pd.melt(table,id_vars=[('区域','')],value_vars=[('销售额', '办公用品'),('销售额', '家具'), ('销售额', '技术')],value_n...
```python melted_df = df.melt(id_vars=['Student'], value_vars=['Math', 'Science'], var_name='Subject', value_name='Score') print("\n熔化后的 DataFrame:") print(melted_df) ``` 输出: ``` 熔化后的 DataFrame: Student Subject Score 0 Alice Math 85 1 Bob Math 90 2 Charlie Mat...
```melt_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'English'],var_name='Subject', value_name='Score')```在上面的代码中，我们保留了Name列，对Math和English列进行了重塑，将新的列名命名为Subject，将新的值列命名为Score。最终得到的melt_df数据框如下：
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] }) melted=pd.melt(df2,['key']) melted df2.set_index('key').stack().reset_ind...
在这个例子中,我们创建了一个数据框 df,它有三列 A、B 和 C。然后,我们使用 Python Melt 将数据从宽格式转换为长格式,保留列 A,将列 B 和 C 转换为新数据框的值,将变量列的名称设置为 variable,将值列的名称设置为 value。 Python Melt 还有一些其他的参数,可以帮助我们更好地控制数据的转换。例如,我们...