将dataframe中的行转换为列
是指将数据框中的行数据重新组织为列数据的操作。这种转换通常用于数据重塑和数据透视的需求。
在Python中，可以使用pandas库来实现将dataframe中的行转换为列。具体的方法是使用pivot函数或melt函数。
- 使用
pivot函数：- 概念：
pivot函数可以根据指定的列将行数据转换为列数据，并根据指定的聚合函数对重复的行进行合并。 - 优势：可以方便地将数据进行重塑和透视，使数据更易于分析和理解。
- 应用场景：适用于需要将长格式数据转换为宽格式数据的场景，例如将时间序列数据转换为透视表。
- 示例代码：
- 示例代码：
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- 概念：
- 使用
melt函数：- 概念：
melt函数可以将数据框中的多列合并为一列，并保留其他列的数据。 - 优势：可以方便地将宽格式数据转换为长格式数据，使数据更易于分析和处理。
- 应用场景：适用于需要将透视表或多列数据转换为长格式数据的场景，例如进行数据清洗和数据分析。
- 示例代码：
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- 概念：
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我希望将数据帧行值转换为列标题，但我只需要一个同名的列。然后，我希望每个新列下的行值与列标题相同。我尝试过get_dummies，pivot，pivot_table，group_by。任何帮助都将不胜感激。 数据： 将熊猫作为pd导入 In [1]: df = pd.DataFrame([['foo', 'bar', 'ham'], ['baz', 'foo', 'bar'], ['ham', 'baz', 'egg']], columns=[
浏览 16提问于2020-12-10得票数 0
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2回答
取消透视Pandas数据
、、、
我目前有一个DataFrame，布局如下：
Jan Feb Mar Apr ...
2001 1 12 12 19
2002 9 ...
2003 ...
我想要将数据“反透视”成如下形式：
Date Value
Jan 2001 1
Feb 2001 1
Mar 2001 12
...
Jan 2002 9
使用pandas/NumPy实现这一点的最好方法是什么？
浏览 1提问于2013-08-16得票数 39
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1回答
我在python和pandas库中查找了有关python中表的旋转，但还没有找到如何将行中的子类分组到新维度中的方法。例如，我有n列，具有长度、质量、体积、压力、时间等特征，行表示对象A1、A1、A2、A3、A4、A4。我想用Python语言创建具有维度的4D数组--特征、日期和“单个”对象(A1、A2、A3、A4)。因此，rows子类被重新分组为具有额外维度的单个对象。
谢谢！
浏览 13提问于2021-03-12得票数 0
我有一个连接问题，我正在努力解决这个问题，因为我想用于单独数据帧的连接ID分布在三个可能的ID列中。如果至少有一个加入ID匹配，我希望能够加入。我知道_join和merge函数接受列名的向量，但是否可以有条件地使其工作？ 例如，如果我有以下两个数据帧： df_A <- data.frame(dta = c("FOO", "BAR", "GOO"),
id1 = c("abc", "", "bcd"),
id2 = c
浏览 10提问于2019-10-11得票数 1
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1回答
按多列对大型数据集进行分组和聚合
、、、、
我尝试按多列对数据进行分组，然后在其他列中聚合值。虽然我在网上找到了许多这样的例子，但当我尝试将相同的实践应用于我的DataFrame时，我遇到了问题。我认为这可能是由于大小(1.5mm+行)。 我有一个包含名称和地址信息的DataFrame，以及两个'source‘列： In [45]: df
Out[45]:
Firstname Lastname Address Zip5 Source_A Source_B
0 'John' 'Smith' '1 May St' '
浏览 14提问于2019-04-23得票数 2
我可能完全疯了，但我在读“潘达斯”中的 pivot_table，甚至
实际上，用我自己的数据使用文档中的示例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)
产生一个错误：
pivot_table(df，value=‘D’，index='A'，'B'，列=‘C’，aggfunc
浏览 3提问于2015-06-08得票数 3
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问题
我试图形成一个数据集，其中包括堆叠的日期/数据作为行和半小时数据作为列(交易期间，例如。TP1，TP2)，按时间顺序排列，堆叠的数据变成列(输出格式见下图)，列标题(TP1、TP2等)随着日期的推移成为索引。
我是Python和Pandas的新手(C和MATLAB编程经验)，最初我想循环数据并将每一行的相关部分添加到一个新的数据框架中。然而，在我看来，无论是df.pivot()还是pd.pivot_table()，都是实现这一目标的更合适的方法，因为它允许同时进行一些聚合。
示例数据集：
df = pd.DataFrame({'POC_Code': ['ARA&#
浏览 0提问于2021-04-19得票数 1
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1回答
我使用pandas用python编写了一个DataFrame，它有3列和80.000.000行。
列是：{event_id，device_id，category}。
每个设备都有许多事件，并且每个事件可以有多个类别。
我想运行Apriori算法来找出哪些类别似乎在一起。
我的想法是创建一个列表列表[[]]：保存每个设备在同一事件中的类别。如：('a')，('a'，'b')('d')，('s'，'a'，'b')然后将列表列表作为事务提供给算法。我需要帮助来创建列表列表。
如果你有更好的
浏览 14提问于2017-03-15得票数 0
1回答
使用get_dummies()将分类数据转换为数值数据后，我的数据框如下所示 score1 score2 country_CN country _AU category_leader category_
0.89. 0.45. 0. 1. 0 1
0.55. 0.54 1. 0 1 0 如您所见，将分类列转换为数值列是country_CN country _AU category_leader category_ 我想把它带到它的原始数据框架中
浏览 92提问于2020-11-26得票数 3
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我有一个如下的数据框架：
name teamA teamB
foo a b
foo b c
foo c b
bar a e
bar a d
...
我希望分别为每个名称找到行的交叉点，但同时为列teamA和teamB找到交叉点。然后删除包含该交叉值的单元格的值。在此示例中，对于名称"foo“，行的交叉点将是"b"，而对于名称"bar”，将是"a“。因此，删除此交叉值后的数据框将如下所示：
name teamA teamB
foo a
浏览 1提问于2019-10-29得票数 0
2回答
我使用crosstab来总结出版商在特定领域的销售情况。原始的dataframe如下所示：
Publisher NA_Sales EU_Sales JP_Sales
1 Nintendo 29.08 3.58 6.81
2 Nintendo 15.68 12.76 3.79
3 Nintendo 15.61 10.93 3.28
4 Nintendo 11.27 8.89 10.22
5 Nintendo 23.20 2.26 4.22
我用枢轴表做了，现在我想用交叉表来做。
sal
浏览 4提问于2017-03-18得票数 2
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我有一个嵌套列表的数据结构。pandas DataFrame中的每个单元格都应该有一个嵌套列表。 我尝试过以下几种方法： 首先，我有一个标题列表： headings = ["heading1", "heading2", "heading3", "heading4", "heading5", "heading6"] 然后我有了我的数据结构： data_list = [[foo, bar], [foo1, bar1], [foo2, bar2], [foo3, bar3], [foo4, bar4],
浏览 105提问于2019-05-20得票数 0
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如何在python中根据DataFrame的列值选择列名？非常感谢，
import pandas as pd
foo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('a', 'x', 'y','z'))
foo.set_index('a')
Out[1]:
a x y z
A 1 2 4
B 3 4 2
C 5 6 1
对于每一行，检查列值，如果值为<
浏览 4提问于2018-11-14得票数 1
请描述您的问题
标题：数据迁移问题 - 数据库MySQL - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/236/11275#1.E3.80.81.E5.A6.82.E4.BD.95.E6.8A.8A.E6.9C.AC.E5.9C.B0.E7.9A.84-sql-.E6.96.87.E4.BB.B6.E5.AF.BC.E5.85.A5.E5.88.B0-mysql-.E6.95.B0.E6.8D.AE.E5.BA.93.E4.B8.AD.EF.BC.9F
浏览 562提问于2018-02-26
我有一个宽的数据帧，我正在尝试将其转换为long。我还想以long格式捕获一个新的列。
我一直在看 ，但是卡住了。
例如，我有这样的数据：
State NumTotal Num1 Num2 Num3 Num4
A 352 98 10 174 70
B 331 233 42 30 26
我想要这些数据：
State NumClass Num
A Num1 98
A Num2 10
A
浏览 3提问于2020-05-05得票数 1
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下面是代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
import xlsxwriter
tuples = [('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'one'), ('baz', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'),
浏览 1提问于2019-02-27得票数 4
我有一个Pandas DataFrame，它的列用Python tuples标记。
这些列标签元组可以不包含任何内容。
当我尝试使用以下任一方法向数据框添加列时，标记元组中的None被隐式转换为numpy.nan。
方法1-使用dataframe[ NewColumn ] = ...语法添加列
>>> import pandas
>>> df = pandas.DataFrame()
>>> column_label = ( 'foo', None )
>>> df[column_label] = [ 1,
浏览 1提问于2016-01-05得票数 1
我正在处理两个数据文件，我试图基于df1的df2行值从df2创建多个dfs。我找不到任何关于如何完成这件事的文档。
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
'A': 'foo bar bro bir fin car zoo loo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D'
浏览 2提问于2019-09-27得票数 1
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1回答
为这个超级新手的问题提前道歉。
我正在学习使用pandas，并且有一个我不知道如何执行的简单操作：
我有以下数据框：
print df
Out[19]:
USERNAME REQUEST_TYPE STATUS LATENCY
0 foo 1 SUCCESS 7
1 foo 2 SUCCESS 17
2 bar 1 SUCCESS 10
3 bar 2 FAILURE 12
我希望每个用户名
浏览 0提问于2012-07-25得票数 3
回答已采纳
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1728提问于2018-09-26
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