


Wie kann die „Melt'-Funktion von Pandas Daten mit Datumsspalten in Zeilen umformen?
Spalten in Zeilen mit Pandas konvertieren
Wenn Tabellendaten Datumsangaben als Spaltenüberschriften enthalten, kann das Konvertieren dieser Spalten in Zeilen mit entsprechenden Werten eine wertvolle Aufgabe sein. Um diese Transformation zu erreichen, bietet die Pandas-Bibliothek von Python eine praktische Lösung.
Problem
Der bereitgestellte Datensatz weist eine Struktur auf, in der Informationen nach Standort für verschiedene Daten gruppiert sind, die jeweils durch eine eigene Spaltenüberschrift dargestellt werden. Das Ziel besteht darin, diese Daten in ein Format umzuwandeln, in dem jede Zeile einen Ort, ein Datum und einen zugehörigen Wert darstellt.
Lösung
Um die Spalten in Zeilen umzuwandeln, stellt Pandas die Schmelzfunktion bereit. Mit dieser Funktion können wir angeben, welche Spalten als Spaltenüberschriften und welche als Zeilenüberschriften dienen sollen. In diesem Zusammenhang werden Name und Ort als Zeilenüberschriften festgelegt und die Datumsüberschriften werden in einer einzigen Datumsspalte zusammengeführt, während ihre Werte zur Wertspalte werden.
df.melt(id_vars=["location", "name"], var_name="Date", value_name="Value")
Der resultierende DataFrame ähnelt dem erwartete Ausgabe:
location name Date Value 0 A "test" Jan-2010 12 1 B "foo" Jan-2010 18 2 A "test" Feb-2010 20 3 B "foo" Feb-2010 20 4 A "test" March-2010 30 5 B "foo" March-2010 25
Bei älteren Versionen von Pandas (
df2 = pd.melt(df, id_vars=["location", "name"], var_name="Date", value_name="Value") df2 = df2.sort(["location", "name"])
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Mathematische Operationen des gesamten Arrays in Numpy können durch vektorisierte Operationen effizient implementiert werden. 1) Verwenden Sie einfache Operatoren wie Addition (arr 2), um Operationen in Arrays durchzuführen. 2) Numpy verwendet die zugrunde liegende C -Sprachbibliothek, die die Rechengeschwindigkeit verbessert. 3) Sie können komplexe Operationen wie Multiplikation, Abteilung und Exponenten ausführen. 4) Achten Sie auf Rundfunkoperationen, um sicherzustellen, dass die Array -Form kompatibel ist. 5) Die Verwendung von Numpy -Funktionen wie NP.SUM () kann die Leistung erheblich verbessern.

In Python gibt es zwei Hauptmethoden zum Einfügen von Elementen in eine Liste: 1) Mit der Methode Insert (Index, Wert) können Sie Elemente in den angegebenen Index einfügen, das Einfügen jedoch zu Beginn einer großen Liste ineffizient einfügen. 2) Fügen Sie mit der Methode des Appends (Wert) Elemente am Ende der Liste hinzu, was hocheffizient ist. Für große Listen wird empfohlen, append () zu verwenden oder die Verwendung von Deque- oder Numpy -Arrays zu verwenden, um die Leistung zu optimieren.


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