pandas melt
时间: 2023-08-08 12:09:08 浏览: 93
pandas中的melt()函数是用于将DataFrame从宽格式转换为长格式的函数。在宽格式中,每个列代表一个变量,而在长格式中,变量的值被转移到一个单独的列中。这个函数的语法为:df.melt(id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value'),其中:
- id_vars:需要保留的列,不进行转换的列。
- value_vars:需要进行转换的列,默认为None,表示所有非id_vars的列都进行转换。
- var_name:转换后的列名,默认为'variable'。
- value_name:转换后的值列名,默认为'value'。
这个函数可以用于数据重塑和数据透视操作,特别适用于将宽格式数据转换为长格式以进行进一步分析和处理。
相关问题
pandas melt函数
pandas的melt函数可以将DataFrame从宽格式转换为长格式,语法格式如下:
```python
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value')
```
其中,参数frame是要转换的DataFrame,id_vars是要保留的列,value_vars是要转换的列,var_name是转换后的列名,value_name是值的列名。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
melted = pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'], var_name='variable', value_name='value')
print(melted)
```
输出结果为:
```
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6
```
pandas的melt参数
pandas的melt函数用于将宽格式数据转换为长格式数据,其主要参数包括:
- id_vars:需要保留的列,即不需要被转换的列,可以是列名或列名的列表。
- value_vars:需要被转换的列,如果不指定,则默认使用除id_vars以外的所有列。
- var_name:新生成的列的列名,默认为“variable”。
- value_name:新生成的值列的列名,默认为“value”。
- col_level:如果输入的数据是多层次索引的数据框,可以指定需要被转换的列的索引等级。
- ignore_index:是否忽略原始数据的索引。
- value_type:指定新生成的值列的数据类型,可选值包括“infer”(默认值,自动推断数据类型)、“float”、“int”、“string”等。
例如,对于以下数据框:
```
name math english science
0 Tom 80 70 75
1 Bob 90 85 80
2 Ann 85 90 95
```
使用melt函数将其转换为长格式数据:
```python
df_long = pd.melt(df, id_vars=['name'], var_name='subject', value_name='score')
```
得到的结果为:
```
name subject score
0 Tom math 80
1 Bob math 90
2 Ann math 85
3 Tom english 70
4 Bob english 85
5 Ann english 90
6 Tom science 75
7 Bob science 80
8 Ann science 95
```