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    Pandas行列转换的4大技巧

    本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法,包含: melt 转置T或者transpose wide_to_long explode(爆炸函数) 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。 --MORE--> Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换: [008i3skNly1gxerxisndsj311k0t0mzg.jpg] 导入库 import pandas as id_vars:表示不需要被转换的列名 value_vars:表示需要转换的列名,如果剩下的列全部都需要进行转换,则不必写 var_name和value_name:自定义设置对应的列名,相当于是取新的列名 是否忽略原列名,默认是True,就是忽略了原索引名,重新生成0,1,2,3,4....的自然索引 col_level:如果列是多层索引列MultiIndex,则使用此参数;这个参数少用 模拟数据 # 待转换的数据 没有数字的“后缀”可以用'\D+'来取得 模拟数据 [008i3skNgy1gxeni7e9hij30rq0ieabh.jpg] 转换过程 使用函数实施转换: [008i3skNgy1gxeniscnmej30tg0ms75r.jpg

    2.2K20

    Restcloud ETl实践之数据行列转换

    首先是流程设计 图片 这里使用了三个组件,分别是库表输入、多行转换为多列、库表输出,库表输入获取表数据,再由多行转多列将数据结构重新分配,再借由库表输出将数据输出成一个新的数据库表。 2.多行转多列 图片 在数据所在的节点中选中源数据所在的节点,获取需要进行转换的数据。 分组字段中选中要进行分组的字段,比如根据上面的数据库,同一名字下有三个学科的成绩,那就可以选中XM这个字段。 图片 字段配置中需要配置输出的字段以及转换后的新的目标字段,去掉不需要的字段。如已经作为条件变成了列名的KCMC字段和值已经赋给了新字段的CJ字段。

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