Pandas Melt() を使用して列を行に変換するにはどうすればよいですか?

Pandas を使用して列を行に変換する

データ分析では、可読性と分析を向上させるためにデータセットを再構築すると便利な場合があります。一般的な変換では、列を行に変換します。この記事では、Pandas ライブラリを使用してこの操作を実行する方法について説明します。

次に示すように、列ヘッダーに場所と日付固有の情報が格納されたデータセットを考えます。

| location | name | Jan-2010 | Feb-2010 | March-2010 |
|---|---|---|---|---|
| A        | "test" | 12 | 20 | 30 |
| B        | "foo"  | 18 | 20 | 25 |

目標は次のとおりです。次のように、各日付が行に対応する形式にデータを再形成します。

| location | name | Date | Value |
|---|---|---|---|
| A        | "test" | Jan-2010 | 12 |
| A        | "test" | Feb-2010 | 20 |
| A        | "test" | March-2010 | 30 |
| B        | "foo"  | Jan-2010 | 18 |
| B        | "foo"  | Feb-2010 | 20 |
| B        | "foo"  | March-2010 | 25 |

この変換を実現するには、Pandasメルト機能を提供します。 DataFrame にメルトを適用し、行識別子 (id_vars) として保持する列と、新しい列の列ヘッダー (var_name と value_name) を指定するだけです。

import pandas as pd

df.melt(id_vars=["location", "name"],
        var_name="Date",
        value_name="Value")

0.20 より前の Pandas バージョンの場合、わずかにメルトとソートの組み合わせを含む、別のアプローチが必要です:

df2 = pd.melt(df,
                  id_vars=["location", "name"], 
                  var_name="Date",
                  value_name="Value")

df2 = df2.sort(["location", "name"])

確実に行うためにインデックスをリセットすることを忘れないでください。クリーンな出力:

df2.reset_index(drop=True)

この手法は、データフレームを再形成する便利な方法を提供し、表形式データの分析とプレゼンテーションを容易にします。

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