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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

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实体类的变形【2】—— 行列转换

我们还是看一个小例子,这回是数据库设计的。 假设我们要做一个小学的成绩单,设计一个成绩表 小学生成绩表 字段:学生名称、语文成绩、数学成绩、美术成绩等。...换一个方法吧,行列转换一下。 大学成绩单 字段:学生ID、课程ID、成绩 这样三个字段搞定,当然还可以再根据情况增加一个字段,比如系ID、专业ID等,没有真正做过,只是猜想。...假设我们定义了一个 Group_topic类,要用这个类来实现添加、修改数据库。显示的问题先不考虑。...而且为了支持多种数据库,他写了三个文件SqlDataProvider.cs、OracleDataProvider.cs、AccessDataProvider.cs,这三个文件里的代码也都差不多。...所以我给实体类变一下形式,“行列转换”了一下。

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SQL Server SQL性能优化之--pivot行列转换减少扫描计数优化查询语句

这个查询目的是将”纵表”存储的结果“横向”显示,相当于横列转换的感觉了。...可以将子表的结果一次性将纵表的结果转换成横标,再跟主表连接, 然后得到一个最终一样的查询结果(格式),就能够减少子表的查询次数 这里将子表的结果“一次性将纵表的结果转换成横标”,是典型的行列转换操作 首先先看一下这里所说的一次转换成横标的这一步骤...,需要借助pivot,一步一步来 然后看跟主表join之后,两种查询方式的整体查询结果 那么看一下后一种查询方式也即通过行业转换之后做join的执行计划,可以看到只对字表进行了一次查找(这里是index

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