A1970 A1980 B1970 B1980 X id0a d2.53.2-1.08563101b e1.21.30.99734512c f0.70.10.2829782>>>pd.wide_to_long(df, ["A","B"], i="id", j="year")...X A B id year01970-1.085631a2.5119700.997345b1.2219700.282978c0.701980-1.085631d3.2119800.997345e1.3219800.282978f0.1 具有多个 id 列 ...
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...
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],列中的索引变量 j:[str],后缀的重命名 sep...
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...
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...
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...
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。
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) ...
_countswide_to_long【Module】:12api arrays compat core errorsio offsets pandas plotting testingtseries util【Other】:11Categorical DateOffset ExcelWriter IndexSlice NANaT describe_option get_option options reset_optionset_option 先给出56个库函数的原版帮助,有252K之多单篇博文放不下,只能以连载方式...
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...