python pivot 行列转换 python行转列函数 大家好,本文介绍的是 Pandas 中4个行列转换的方法,包含: melt 转置T或者transpose wide_to_long explode(爆炸函数) Pandas 行列转换 导入库 import pandas as pd import numpy as np 1. 2. 技术提升 函数melt melt的主要参数: pandas.melt(frame, id_vars=None, valu...
wide_to_long()函数 为了解决上面的只能代表同一层含义,因此引入wide_to_long()的函数。 df = pd.DataFrame({'Class':[1,2],'Name':['San Zhang', 'Si Li'], 'Chinese_Mid':[80, 75], 'Math_Mid':[90, 85], 'Chinese_Final':[80, 75], 'Math_Final':[90, 85]}) pd.wide_to_long(d...
如果我们能将数据转换为DataFrame形式,以时间序列作为索引,变量名作为列名 ,索引与列名所标识的值是对应的观察值,更加有利于我们的分析 我们可以使用DataFrame.pivot()或顶层的pd.pivot()方法来实现 In [3]: df.pivot(index="date", columns="variable", values="value") Out[3]: variable A B C D date 2...
2 To wide,长数据转换为宽数据 ## 构造一个长数据importpandasaspddf=pd.DataFrame({'countries':['A','B','C','A','B','C'],'year':['2010','2010','2010','2020','2020','2020'],'gdp':[2,3,4,100,500,900]})df ## 长数据变宽数据:pivot_table 数据透视表函数df.pivot_table(ind...
df_wide= df_long.pivot(index='id', columns='year', values='value')print(df_wide) importpandas as pd#示例数据data ={'id': [1, 1, 2, 2],'variable': ['A','B','A','B'],'value': [10, 20, 30, 40] } df=pd.DataFrame(data) ...
长宽表只是数据呈现方式的差异,但其包含的信息量是等价的,前面提到了利用 pivot 把长表转为宽表,那 么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表,melt 函数就起到了这样的作用。 1.4 wide_to_long melt 方法中,在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义,即 values_name 。现在 如果列中包含了...
综上所述,本文主要提供了R语言与Python中用于处理数据重塑(长宽转换的常用解决方案)。 R语言: reshape2::melt reshape2::dcast tidyr::gather tidyr::spread Python: pandas-melt pandas-pivot_table (备选方案——stack/unstack、wide_to_long)
pivot和melt函数 该方法主要是对数据框的数据进行合并归类。某些情况下,数据框包含的内容太多,需要对数据进行精简及重新排布,此时可以使用pivot()和melt()两个函数,此处定义了数据框的两种类型,一种是wide类型,该类型中数据框数据高度分类,精简程度较高;另一类是long类型,数据分列排布,离散化,两个函数基本语法如下。
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...
Python中pivot()、pivot_table()和melt位于pandas库中,pivot_table()是数据透视函数,会对操作对象进行处理,故操作对象不能是字符串型,下面举例中会特别说明;spread()和gather()位于dfply库中; R中的dcast()和melt()位于reshape2包中;spread()、gather()、pivot_wide()和pivot_long()位于tidyr包中,其中pivot_...