wide_to_long函数是pandas自带的,是对melt的一种补充,在特殊的宽转长情况下更适用。 pandas.wide_to_long(df, stubnames, i, j, sep='', suffix='\d+') df:[pd.dataframe],宽型数据框 stubnames:[str,list-like],列名中的存根名字 i:[str,list-like],列中的索
mydata1=mydata.melt( id_vars=["Name","Conpany"], #要保留的主字段 var_name="Year", #拉长的分类变量 value_name="Sale"#拉长的度量值名称 ) 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...
mydata1=mydata.melt( id_vars=["Name","Conpany"], #要保留的主字段 var_name="Year", #拉长的分类变量 value_name="Sale" #拉长的度量值名称 ) 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...
mydata1=mydata.melt( id_vars=["Name","Conpany"], #要保留的主字段 var_name="Year", #拉长的分类变量value_name="Sale" #拉长的度量值名称 ) 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...
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_wide()和pivot_long()两个函数要求tidyr从0.8.3版本升级到1.0.0版本,才有这两个函数。R语言中,主要介绍pivot_wide()和pivot_long()这两个函数,另外4个函数可以参考【R语言】长宽格式数据相...
# 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 ...
wide_data wide_data%>% pivot_longer(-Player, names_to="Introduction", values_to="Message") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 5 总结 Python中pandas库和dfply库中的函数都可以实现长宽格式数据相互转换;R语言中reshape2包和tidyr包中的函数都可以实现长宽格式数据之间相互转换...
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 ...
roles can be quite varied. Not only that, but you also could use Python as a back-end web developer, data scientist, quality assurance engineer or systems engineer. Each of these jobs requires different knowledge on how to use Python and common tooling to fulfill the responsibilities of the ...
DataFrame.unstack : Pivot based on the index values instead of acolumn.wide_to_long : Wide panel to long format. Less flexible but moreuser-friendly than melt.Examples--->>> data = pd.DataFrame({'hr1': [514, 573], 'hr2': [545, 526],... 'team': ['Red Sox', 'Yankees'...