Wie forme ich einen Pandas-DataFrame mithilfe der Melt-Funktion und eines Wörterbuchs um?

Pandas Melt Function: Umformen von Datenrahmen für die Analyse

Frage:

Betrachten Sie einen Datenrahmen mit mehrere Spalten und ein Wörterbuch:

df = pd.DataFrame([[2, 4, 7, 8, 1, 3, 2013], [9, 2, 4, 5, 5, 6, 2014]], columns=['Amy', 'Bob', ' Carl“, „Chris“, „Ben“, „Andere“, 'Jahr'])<br>

d = {'A': ['Amy'], 'B': ['Bob', 'Ben'], 'C': ['Carl', 'Chris']}<br>

Wie formen wir den Datenrahmen um? ähneln der folgenden Struktur, in der die Spalten zusammengeführt und gruppiert werden?

    Gruppenname Jahr Wert<br> 0 A Amy 2013 2<br> 1 A Amy 2014 9<br> 2 B Bob 2013 4<br> 3 B Bob 2014 2<br> 4 B Ben 2013 1<br> 5 B Ben 2014 5<br> 6 C Carl 2013 7<br> 7 C Carl 2014 4<br> 8 C Chris 2013 8<br> 9 C Chris 2014 5<br>10 Andere 2013 3<br>11 Andere 2014 6<br>

Antwort:

Um den Datenrahmen mithilfe der Schmelzfunktion umzuformen, befolgen Sie diese Schritte:

1. Schmelzen Sie den Datenrahmen:Schmelzen Sie den Datenrahmen mithilfe der Schmelze in ein breites Format Funktion. Dadurch werden die Spalten in Zeilen umgewandelt, wobei der Parameter id_vars verwendet wird, um die Spalten anzugeben, die intakt bleiben sollen.

   m = pd.melt(df, id_vars=['Year'], var_name='Name')

2. Erstellen Sie ein Zuordnungswörterbuch: Formieren Sie das um dictionary d, um eine Zuordnung zwischen Spaltennamen und Gruppe zu erstellen Namen.

   d2 = {}
   for k, v in d.items():
       for item in v:
           d2[item] = k

3. 'Gruppe' hinzufügen: Ordnen Sie das neu erstellte Wörterbuch d2 der Spalte 'Name' zu, um die Spalte 'Gruppe' hinzuzufügen.

   m['Group'] = m['Name'].map(d2)

4. „Andere“ verschieben: „Andere“-Werte aus verschieben Spalte „Name“ in die Spalte „Gruppe“.

   mask = m['Name'] == 'Other'
   m.loc[mask, 'Name'] = ''
   m.loc[mask, 'Group'] = 'Other'

Der resultierende Datenrahmen enthält die gewünschte abgeflachte Struktur:

print(m)

    Year   Name  value Group
0   2013    Amy      2      A
1   2014    Amy      9      A
2   2013    Bob      4      B
3   2014    Bob      2      B
4   2013   Carl      7      C
...    ...    ...    ...    ...
7   2014  Chris      5      C
8   2013    Ben      1      B
9   2014    Ben      5      B
10  2013             3  Other
11  2014             6  Other

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