Pandas 重塑:将长格式转换为宽格式
处理表格数据时,通常需要将其从长格式重塑为宽格式。虽然 Pandas 提供了熔化和堆叠等功能,但它们可能不足以满足复杂的重塑场景。
在提供的上下文中,我们有一个很长的数据集,其中包含“Salesman”、“Height”、“product”、和“价格”。目标是将其重塑为具有三个附加列的宽格式:“product_1”、“price_1”等。
一种方法是利用数据透视方法。考虑以下带有虚构数据集的示例:
<code class="python">import pandas as pd data = { 'Salesman': ['Knut', 'Knut', 'Knut', 'Steve'], 'Height': [6, 6, 6, 5], 'product': ['bat', 'ball', 'wand', 'pen'], 'price': [5, 1, 3, 2] } df = pd.DataFrame(data)</code>
要将这个长数据集重塑为宽格式,我们可以围绕“Salesman”列并将“product”列设置为新的列标题,而“价格”列变为相应的值:
<code class="python">df_wide = df.pivot(index='Salesman', columns='product', values='price')</code>
这将根据需要生成宽格式数据框:
<code class="python">print(df_wide) bat ball wand pen 0 5 1 3 NaN 1 NaN NaN NaN 2</code>
此解决方案演示了如何将长数据框重塑为宽数据框使用pivot方法进行格式化,解决了对在Pandas中执行此类重塑任务的简单方法的需求。
以上是如何使用 Pivot 方法将长 Pandas 数据帧转换为宽格式?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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