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将pandas DataFrame从宽转换为长,并计算唯一值的出现次数

将pandas DataFrame从宽转换为长是一种数据重塑操作,也称为数据的透视或者堆叠。在宽格式中,每一列代表一个变量,而在长格式中,每一行代表一个观察值。

要将DataFrame从宽转换为长,可以使用pandas的melt函数。melt函数可以将指定的列作为标识符变量,将其余的列转换为一个或多个值变量。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'A': [4, 5, 6],
    'B': [7, 8, 9],
    'C': [10, 11, 12]
})

# 使用melt函数将DataFrame从宽转换为长
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['id'], value_vars=['A', 'B', 'C'], var_name='Variable', value_name='Value')

print(melted_df)

输出结果如下:

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   id Variable  Value
0   1        A      4
1   2        A      5
2   3        A      6
3   1        B      7
4   2        B      8
5   3        B      9
6   1        C     10
7   2        C     11
8   3        C     12

在转换后的长格式中,每一行代表了原始DataFrame中的一个值,其中'id'列作为标识符变量,'Variable'列表示原始DataFrame中的列名,'Value'列表示对应的值。

计算唯一值的出现次数可以使用pandas的value_counts函数。value_counts函数可以统计Series中每个唯一值的出现次数。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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# 计算唯一值的出现次数
value_counts = melted_df['Value'].value_counts()

print(value_counts)

输出结果如下:

代码语言:txt
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12    1
11    1
10    1
9     1
8     1
7     1
6     1
5     1
4     1
Name: Value, dtype: int64

在输出结果中,每一行代表了一个唯一值及其出现的次数。

关于pandas DataFrame从宽转换为长的更多信息,以及value_counts函数的详细介绍,您可以参考腾讯云文档中的相关内容:

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