长型数据(long format dataframe)与宽型数据(wide format dataframe)是两种形式的数据框,在数据分析中高频出现,在数据处理过程中, 常常需要在两者之间相互转换。本文基于pandas,介绍长型数据与宽型数据的相互转换操作。 环境 python3.9 win10 64bit pandas==1.2.1 宽转长 在pandas中,宽型转长型数据有melt和wide_...
id year0201000.5488140.4375871201010.7151890.8917732201010.6027630.9636630201100.5448830.3834421201110.4236550.7917252201110.6458940.528895 如果我们有很多列,我们还可以使用正则表达式来查找我们的存根名称并将该列表传递给wide_to_long >>>stubnames = sorted(...set([match[0]formatchindf.columns.str.findall(...r'[A-...
pandas.DataFrame.pivot(index, columns, values)将 Long Table 转为 Wide Table pandas.DataFrame.melt()将 Wide Table 转为 Long Table 实例:Wide Table 和 Long Table 之间转换 df_1 = pd.DataFrame({'t': {0:'a',1:'b',2:'c'},'A': {0:1,1:4,2:7},'B': {0:2,1:5,2:8},'C':...
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...
1. 安装pandas 2. 数据导入 3. 数据预览 4. 数据筛选 5. 数据排序 6. 分组聚合 7. 数据可视化 8. 数据导出 毋庸置疑,pandas仍然是Python数据分析最常用的包,其便捷的函数用法和高效的数据处理方法深受从事数据分析相关工作人员的喜爱,极大提高了数据处理的效率,作为京东的经营分析人员,也经常使用pandas进行数据...
改进的性能pd.wide_to_long()(GH14779) 增加性能pd.factorize()通过释放与GIL object时作为字符串DTYPE推断(GH14859) 改进了使用不规则的DatetimeIndex(或with compat_x=True)(GH15073)绘制的时间序列的性能。 改进的性能groupby().cummin()和groupby().cummax()(GH15048,GH15109) ...
下图中发现为了便于区分各列,Pandas已经自动将第2组和第3组的Supplier 和Supplier PN后加上了.数字。 列名自动区分 ◆ 处理列名 要想使用wide_to_long()方法,我们需要将要转换的列名格式处理成一致,即将第一组的Supplier和Supplier PN`变成Supplier.0以及Supplier PN.0。
Python模块-Pandas(四)文件读写与数据处理 1.1 read_csv 读取csv文件。csv文件在生物信息学中用的很广泛,其是一种普通文本编码格式的文件,很容易在linux系统及本地查看,只不过该文件各字符之间使用逗号(,)分隔。 读取命令为 在上述的例子中,index_col="rank"用于将rank一列信息作为index,skiprows=[1]表示读入...
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...
“Unpivots” a DataFrame from wide format to long format, optionallyDataFrame.TTranspose index and columnsDataFrame.to_panel()Transform long (stacked) format (DataFrame) into wide (3D, Panel) format.DataFrame.to_xarray()Return an xarray object from the pandas object.DataFrame.transpose(*args, *...