Pandas DataFrame 列を「日付」列と「値」列を含む行に変換する方法

Pandas を使用して列を行に変換する

データセットを列から行に再形成するには、各列が異なる日付を表し、目的の出力には「日付」列が必要です。および「値」列では、Pandas メルトを使用します。 function.

解決策:

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

例:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "location": ["A", "B"],
        "name": ["test", "foo"],
        "Jan-2010": [12, 18],
        "Feb-2010": [20, 20],
        "March-2010": [30, 25],
    }
)

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

print(result)

出力:

  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

古いバージョンの Pandas の場合(

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

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

# Optionally, reset the index
# df2 = df2.reset_index(drop=True)

このコードは、出力を「場所」と「名前」で並べ替え、インデックスのないクリーンな出力を提供します。

注: 新しいバージョンの Pandas では、sort の代わりに sort_values を使用します。

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