Pandas에서 넓은 데이터를 긴 형식으로 효율적으로 변환하려면 어떻게 해야 할까요?

Pandas에서 넓은 데이터를 Long으로 재구성

많은 데이터 조작 작업에서는 데이터 세트가 특정 형식(종종 long 또는 long이라고 함)이어야 합니다. 광범위한 데이터. Pandas에서는 pd.melt 또는 DataFrame.melt 함수를 통해 넓은 형태에서 긴 형태로 재구성할 수 있습니다.

원본 데이터:

다음과 같은 넓은 데이터 프레임을 고려하세요. 날짜는 인덱스이고 열은 다른 것을 나타냅니다. 변수:

         AA  BB  CC
date
05/03     1   2   3
06/03     4   5   6
07/03     7   8   9
08/03     5   7   1

긴 형식으로 변경:

이 데이터프레임을 긴 형식으로 변경하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 여기서 각 행은 단일 날짜와 변수 조합을 나타냅니다. :

df = df.reset_index().melt(id_vars='date')

이렇게 하면 데이터 프레임이 변환됩니다. into:

     date variable  value
0   05/03       AA      1
1   06/03       AA      4
2   07/03       AA      7
3   08/03       AA      5
4   05/03       BB      2
5   06/03       BB      5
6   07/03       BB      8
7   08/03       BB      7
8   05/03       CC      3
9   06/03       CC      6
10  07/03       CC      9
11  08/03       CC      1

또는 Melt 함수에서ignore_index=False를 지정하여 Reset_index 단계를 생략할 수 있습니다.

dfm = df.melt(ignore_index=False)

이렇게 하면 행 인덱스가 보장됩니다. 변환된 데이터 프레임에 보존됩니다.

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