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,
(备选方案——stack/unstack、wide_to_long)
0 cat long 1.075770 -0.109050 dog short 1.643563 -1.469388 1 cat long 0.357021 -0.674600 dog short -1.776904 -0.968914 2 cat long -1.294524 0.413738 dog short 0.276662 -0.472035 3 cat long -0.013960 -0.362543 dog short -0.006154 -0.923061 级别列表可以包含级别名称或级别编号(但不能同时包含两者)。
Python数据分析|pandas.melt()函数的一些用法 melt()函数是一个数据重塑工具,用于将宽格式数据转换为长格式数据(Unpivot a DataFrame from wide to long format, optionally leaving identifiers set.) 简单来说就是将一个数据中很多列需要重塑的变量转换为两列,一列为变量的名字,一列为对应变量的取值。 1. 基本...
wide_to_long pd.wide_to_long(dateframe, stubnames=['起始为...的列1','起始为...的列2'], i=['不需要拆解的列'] , j='新增的列起名' sep='起始位置分割的符合' suffix=正则r'\w+') 一般只处理同一类型的后缀,如都是数字或字母,字母如果不支持的话可以用正则 stack 将dateframe转换为series...
# Pivot wide to long (stack) and convert DataFrame to Series (squeeze) y_fit = y_fit.stack().squeeze() # trend from training set y_pred = y_pred.stack().squeeze() # trend from test set # Create residuals (the collection of detrended series) from the training set ...
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) ...
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 ...
DataFrame.melt([id_vars, value_vars, …]) #“Unpivots” a DataFrame from wide format to long format, optionally DataFrame.T #Transpose index and columns DataFrame.to_panel() #Transform long (stacked) format (DataFrame) into wide (3D, Panel) format. ...
If you have a day job, six months may be a more realistic timeline. That would require you to spend two to three hours a day, at least five days a week, working at a computer learning Python. Keep in mind that Python developer or programmer roles can be quite varied. Not only that...