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,
注意理解这句话,这个操作一般都是已经经过分组聚合以后的操作。 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'], ...
famid birth ht1 ht20112.83.41122.93.82132.22.93212.03.24221.82.85231.92.46312.23.37322.33.48332.12.9>>>l = pd.wide_to_long(df, stubnames='ht', i=['famid','birth'], j='age')>>>l...ht famid birth age1112.823.4212.923.8312.222.92112.023.2211.822.8311.922.43112.223.3212.323.4312.122.9 从长...
(备选方案——stack/unstack、wide_to_long)
python-3.x 在3列上使用Wide_to_Long如何使用pandas wide_to_long将第一列作为索引和平衡列（3个一...
另一种转换方法是使用wide_to_long()函数。它没有melt()灵活,但是更容易操作 In [50]: dft = pd.DataFrame( ...: { ...: "A1970": {0: "a", 1: "b", 2: "c"}, ...: "A1980": {0: "d", 1: "e", 2: "f"}, ......
wide: df.unstack(<level>);long: df.stack(<column_level>); 也可参照 df.pivot 1.9 面板数据 在Python 中,没有与 tsset 等效的常规方法。但是可以使用 DataFrame 的索引(行的等效列)来完成大多数(但不是全部)相同的任务。在 Stata 中,内存中的 “DataFrame” 始终具有观察行号,由 Stata 内置变量 _n ...
从上面实例可以看出,pivot函数将数据框进行了重新整合,通过多级标签的形式展现了数据的规律,将long型的数据框转化为wide型的数据。而对于melt,是对wide类型的数据框进行拆分,回到初始的long型数据框,示例如下 参数说明: df:指明要转化的数据框 id_vars:指明以哪些数据作为标签,此处以bar和baz两列数据作为标签 ...
According toPraxis, an online boot camp, a portfolio shows prospective employers your problem-solving capabilities and your ability to write code and document your steps. (If programming were like cooking, the code would be the cake and the documentation would be your ability to write out the ...
虽然线性回归算法能够进行多输出回归,但 XGBoost 算法却不能。为了使用 XGBoost 一次预测多个系列,我们将把这些系列从wide格式(每列一个时间系列)转换为long格式,序列按行的类别索引。 # The `stack` method converts column labels to row labels, pivoting from wide format to long ...