melt_df = pd.melt(train[["hour", "casual", "registered", "count"]], id_vars=["hour"], value_vars=["casual", "registered", "count"])
时间: 2023-09-07 12:04:10 浏览: 55
### 回答1:
这段代码使用了 pandas 库中的 melt 函数,将 train 数据集中的 "hour", "casual", "registered", "count" 四列数据进行了 melt 操作,即将它们转换为长格式。其中 id_vars=["hour"] 表示保留 "hour" 列不进行 melt,而 value_vars=["casual", "registered", "count"] 则表示需要对 "casual", "registered", "count" 三列进行 melt 操作。最终得到一个新的 DataFrame,它包含三列数据:原先的 "hour" 列,以及新生成的 "variable" 列和 "value" 列。其中 "variable" 列记录了原先的三列数据的列名,而 "value" 列则记录了原先三列数据的值。
### 回答2:
这段代码是将train数据集中的"hour"、"casual"、"registered"和"count"这四列进行重新整理,并生成一个新的数据框melt_df。
其中,id_vars参数指定了要保留在新数据框中作为标识符的列,这里是"hour"列。这意味着在新数据框中,"hour"列的值将作为每条记录的标识符或索引。
value_vars参数指定了要整理的列,这里是"casual"、"registered"和"count"列。这意味着这三列的值将被转移到新数据框的一列中,并且新数据框将包含一个名为"variable"的新列,其中记录了转移到新数据框中的原始列的名称。
melt_df的新列包括"hour"、"variable"和"value"。"hour"列保留了原始train数据集中的"hour"列的值。"variable"列包含了"casual"、"registered"和"count"这三列的名称。"value"列包含了"casual"、"registered"和"count"这三列中的每个值,对应于原始train数据集中的每条记录。
通过这种重塑数据的方式,可以更方便地进行数据分析和可视化,例如,可以通过对"variable"列进行分类,来观察在不同的"hour"值下,"casual"、"registered"和"count"这三列的变化趋势。