Pandas의 'melt' 함수는 날짜 열이 있는 데이터를 어떻게 행으로 재구성할 수 있나요?

Pandas를 사용하여 열을 행으로 변환

테이블 형식 데이터에 날짜가 열 헤더로 포함되어 있는 경우 해당 열을 해당 값이 있는 행으로 변환하는 것은 중요한 작업이 될 수 있습니다. 이러한 변환을 달성하기 위해 Python의 Pandas 라이브러리는 편리한 솔루션을 제공합니다.

문제

제공된 데이터 세트는 정보가 다양한 날짜에 대한 위치별로 그룹화되고 각각 고유한 열 헤더로 표시되는 구조를 나타냅니다. 목표는 이 데이터를 각 행이 위치, 날짜 및 관련 값을 나타내는 형식으로 재구성하는 것입니다.

해결책

열을 행으로 변환하기 위해 Pandas는 용해 기능을 제공합니다. 이 함수를 사용하면 열 머리글로 사용할 열과 행 머리글로 사용할 열을 지정할 수 있습니다. 이 맥락에서 이름과 위치는 행 헤더로 설정되고, 날짜 헤더는 단일 날짜 열로 통합되며, 해당 값은 값 열이 됩니다.

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

결과 DataFrame은 다음과 유사합니다. 예상 출력:

  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

이전 버전의 Pandas(<0.20)의 경우 pd.melt와 정렬을 조합하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 결과:

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

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