twitter_archive_clean = pd.melt(twitter_archive_clean, id_vars=['tweet_id', 'timestamp', 'text', 'rating_numerator', 'rating_denominator', 'name'], var_name='dogs', value_name='dogs_stage')
时间: 2023-06-10 08:06:03 浏览: 57
这段代码是将原始的数据透视成长格式,其中id_vars参数是指定不需要被转换的列,var_name参数是指定需要被转换的列名,value_name参数是指定转换后的值所在的列名。具体来说,这段代码将原始数据中的"doggo", "floofer", "pupper", "puppo"四列分别转换成了一列"dogs_stage",用于表示狗的阶段。
相关问题
df_wide=df.
"df_wide"是一个DataFrame对象,它通常在Pandas库中用于数据操作,"df. "后面可能是对DataFrame进行操作的命令或属性。当你看到这样的表达式,可能是在将当前的数据框(df)转换为宽格式(wide format),即将一个或多个列拆分为行,以便于分析或展示。这种转换常用于处理分组数据或者需要扁平化表示的数据。
具体步骤可能包括使用melt、pivot或者stack/unstack等函数。例如:
```python
# 假设df是一个原始的长格式DataFrame
# df_wide可能是这样创建的:
df_wide = df.pivot(index='some_index', columns='variable', values='value')
```
这里,`'some_index'`是索引列,`'variable'`是新的列名,而`'value'`是要拆分并转换到行的值。
num_features = all_data.select_dtypes(include=['int64','float64','int32']).copy() num_features.drop(['SalePrice'],axis=1,inplace=True) # 去掉目标值房价列 num_feature_names = list(num_features.columns) num_features_data = pd.melt(all_data, value_vars=num_feature_names) g = sns.FacetGrid(num_features_data, col="variable", col_wrap=5, sharex=False, sharey=False) g = g.map(sns.distplot, "value") plt.show()
这段代码主要是使用 seaborn 库来可视化数据集中所有数值型特征的分布情况,其中包括 int64、float64 和 int32 类型的特征。首先,将所有数值型特征列选出来,并去掉目标值列 SalePrice。然后,将所有数值型特征列进行 melt 操作,将其转化为长格式,即将所有列转化为两列,一列为变量名,一列为变量对应的数值。接着,使用 FacetGrid 函数创建一个多子图网格,每个子图对应一个变量,使用 distplot 函数绘制每个变量对应的数值分布直方图。最后,使用 plt.show() 函数展示图形。
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