Pandas에서 넓은 데이터를 긴 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

Pandas에서 넓은 데이터를 긴 형식으로 재구성

데이터 조작 영역에서 데이터를 넓은 형식에서 긴 형식으로 재구성하는 것은 종종 다음과 같이 발생합니다. 필요성. 다음 pandas 데이터프레임을 고려하세요.

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

이를 원하는 긴 형식으로 변환하려면:

| 금주 모임 | 05/03 | 1 |
| 금주 모임 | 06/03 | 4 |
| 금주 모임 | 07/03 | 7 |
| 금주 모임 | 08/03 | 5 |
| BB | 05/03 | 2 |
| BB | 06/03 | 5 |
| BB | 07/03 | 8 |
| BB | 08/03 | 7 |
| CC | 05/03 | 3 |
| CC | 06/03 | 6 |
| CC | 07/03 | 9 |
| CC | 08/03 | 1 |

넓은 데이터를 긴 형식으로 우아하게 변환하는 pandas.melt 또는 pandas.DataFrame.melt 함수를 사용합니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date' : ['05/03', '06/03', '07/03', '08/03'],
    'AA' : [1, 4, 7, 5],
    'BB' : [2, 5, 8, 7],
    'CC' : [3, 6, 9, 1]
}).set_index('date')

df = df.reset_index()
pd.melt(df, id_vars='date', value_vars=['AA', 'BB', 'CC'])

또는 다음을 호출하여 Reset_index 단계를 생략할 수 있습니다. ignore_index=False로 녹이기:

dfm = df.melt(ignore_index=False).reset_index()

원하는 길이의 결과 형식:

	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

이 변환을 통해 공유 날짜 및 열 이름을 기반으로 다른 데이터 프레임과 효율적으로 병합할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas에서 넓은 데이터를 긴 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!