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피벗 기능을 사용하여 여러 변수를 사용하여 긴 형식에서 넓은 형식으로 Pandas 데이터를 재구성하는 방법은 무엇입니까?

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2024-11-02 17:14:02379검색

How to Reshape Pandas Data from Long to Wide Format with Multiple Variables Using the Pivot Function?

여러 변수를 사용하여 긴 형식에서 넓은 형식으로 변경하는 Pandas

Pandas에서 데이터를 긴 형식에서 넓은 형식으로 변환하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 여러 변수가 변수인 경우에는 더욱 그렇습니다. 관련된. 이 질문은 피벗 기능을 사용하여 데이터를 재구성하는 방법을 탐구합니다.

제공된 원본 데이터는 다음과 같습니다.

  Salesman  Height   product      price
  Knut      6        bat          5
  Knut      6        ball         1
  Knut      6        wand         3
  Steve     5        pen          2

원하는 와이드 형식은 다음과 같습니다.

Salesman  Height    product_1  price_1  product_2 price_2 product_3 price_3  
  Knut      6        bat          5       ball      1        wand      3
  Steve     5        pen          2        NA       NA        NA       NA

One Chris Albon이 제안한 접근 방식에서는 다음과 같이 피벗 기능을 사용합니다.

df.pivot(index='Salesman', columns='product', values='price')

이 접근 방식은 Salesman 및 product 열을 각각 행 및 열 인덱스로 사용하여 다중 수준 인덱스를 생성합니다. 가격 열은 값이 됩니다.

결과 데이터 프레임은 다음과 같습니다.

product      bat  ball  wand
Salesman                 
Knut          5    1     3
Steve         2   NaN   NaN

원하는 형식을 얻으려면 열을 쌓고 제품 및 가격 값을 추출하는 추가 단계가 필요합니다. 별도의 열. 이는 다음과 같이 stack 및 Reset_index 함수를 사용하여 달성할 수 있습니다.

df.pivot(index='Salesman', columns='product', values='price') \
   .stack().reset_index() \
   .rename(columns={'level_1':'product', 0:'price'})

최종 결과는 원하는 와이드 형식이 됩니다.

위 내용은 피벗 기능을 사용하여 여러 변수를 사용하여 긴 형식에서 넓은 형식으로 Pandas 데이터를 재구성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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