而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...内的两个函数所需参数少，逻辑上更好理解，自始至终都围绕着data，key、value三个参数来进行设定，而相对老旧的包reshape2内的melt\dcast函数在参数配置上就显得不是很友好，他是围绕着一直不变的主字段来进行设定的...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...(但是使用stack\unstack需要额外设置多索引，灰常麻烦，所以不是很推荐，有兴趣可以查看pandas中的stack/unstack方法，这里不再赘述)。
数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...('mean')累计函数，再将各组结果组合，最后通过行索引转列索引操作将最里层的行索引转换成列索引，形成二维数组。...() 则是将宽数据集变成长数据集 melt() 既是顶级类函数也是实例对象函数，作为类函数出现时，需要指明 DataFrame 的名称 pd.melt 参数 frame 被 melt 的数据集名称在 pd.melt...() 中使用 id_vars 不需要被转换的列名，在转换后作为标识符列（不是索引列） value_vars 需要被转换的现有列，如果未指明，除 id_vars 之外的其他列都被转换 var_name 自定义列名名称...使用pandas.DataFrame.rename_axis去除columns列的名称 # 第一步，重置索引 df_wide = df_pivot.reset_index() # 重置name，设置为None
Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...Cumsum Cumsum是pandas的累加函数，用来求列的累加值。...，使用iloc： df.iloc[:3,:2] 使用loc： df.loc[:2,['group','year']]1 提示：使用loc时，索引是指index值，包括上边界。...Melt Melt用于将宽表变成窄表，是 pivot透视逆转操作函数，将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame。...如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列 var_name [scalar]：指代用于”变量”列的名称。
结论：stack函数可以看做将横向的索引放到纵向，因此功能类似与melt，参数level可指定变化的列索引是哪一层（或哪几层，需要列表） df_stacked = df_s.stack(level=0)...这些函数主要就是用来变换行列索引，功能比较局限，其中stack的功能就是将行索引变成列索引，然后melt和unstack的功能类似，和stack的功能恰恰相反。...一般我们使用变形函数，会是变换行列索引，那么这里就会遇到这个多级索引的问题，到底换哪一个索引，怎么选择索引就值得我们来探讨。...从我们所学的来看，能使用多级索引的变形函数是pivot_tabel，这个函数功能很强大，行列和值都可以多级。那么面对这个多级索引，我们要变化维数，就要使用stack和unstack这些函数了。...在这些函数中有专门的参数来代表我们要换的那一行列索引的位置level，从而实现选择索引。 问题3：请举出一个除了上文提过的关于哑变量方法的例子。 下面我们改变df_d中的元素。
Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...使用联接时，公共键列（类似于 合并中的right_on 和 left_on）必须命名为相同的名称。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...prefix：表示列索引名称的前缀，默认为None。 prefix_sep：表示附加前缀的分隔符，默认为“_”。 columns：表示哑变量处理的列索引名称，默认为None。
# 州名不在行索引的位置上，使用stack将所有列名变为一个长Series In[9]: state_fruit2.stack() out[9]: 0 State Texas...# 如果你想让所有值都位于一列，旧的列标签位于另一列，可以直接使用melt In[16]: state_fruit2.melt() out[16]: ?...# 使用wide_to_long函数，同时stack两列actor和Facebook In[21]: stubs = ['actor', 'actor_facebook_likes']...# 行索引的两级都有名字，而列索引没有名字。...更多 # 删除行和列索引所有层级的名称 In[56]:cg.rename_axis([None, None], axis='index').rename_axis([None, None], axis
基础解法explode函数 这道题最简单的解法，相信大部分用过pandas的朋友都会，林胖也马上发出了自己的答案： import pandas as pd mydict = {'A': [1], 'B...这是pandas最基础的开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame，列表的每个元素都是整个DataFrame对应的一行，而这个元素内部迭代出来的每个元素将构成DataFrame的某一列。...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...列表分列的2种方法 列表分列的思路：Pandas的Series对象调用apply方法单个元素返回的结果是Series时，这个Series的每个数据会作为Datafrem的每一列，索引会作为列名。...然后使用melt方法进行逆透视： df.melt(id_vars='a', value_name='b') 结果： ? 然后删除第二列，再删除空值行，再将数值列转换为整数类型就搞定。
Pandas逆透视技巧 我们要做的是透视的逆向操作，也就是逆透视，pandas自然也提供了非常方便的函数方法，让我们来一起看看吧。...隆重推荐 melt函数方法： df.melt( id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value...如果未指定，则使用未设置为id_vars的所有列 var_name：scalar，用于“变量”列的名称。...如果为None，则使用frame.columns.name或“variable” value_name：scalar，默认为“ value”，用于“ value”列的名称 col_level：int或str...,png] 结果 是不是很方便，直接一个函数即可搞定，感谢 群成员 1px 提供的思路。
在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。 最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...='Date', value_name='Cases' ) 指定melt的列 Pandas的melt() 函数默认情况下会将所有其他列（除了 id_vars 中指定的列）转换为行。...melt 我们也可以直接从 Pandas 模块而不是从 DataFrame 调用melt()。...4 列开始的日期，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...： 总结 在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。
当我们需要添加在任意位置，则可以使用 insert 函数。使用该函数只需要指定插入的位置、列名称、插入的对象数据。...Pandas提供了一个易于使用的函数来计算加和，即cumsum。 如果我们只是简单使用cumsum函数，（A，B，C）组别将被忽略。...对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...下述代码实现选择前三行前两列的数据(loc方式)： df.loc[:2,['group','year']] ? 注：当使用loc时，包括索引的上界，而使用iloc则不包括索引的上界。...我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。我们可以通过使用'melt'函数轻松实现： df_wide.melt(id_vars=['city']) df ?
字符串方法Series.str.contains()检查列Name中的每个值是否包含单词Countess，并对每个值返回True（Countess是名称的一部分）或False（Countess不是名称的一部分...，我们首先必须获取Name列中每个名称的长度。...通过使用 pandas 字符串方法，对每个名称单独应用Series.str.len()函数（逐元素）。...它不是字符串方法，适用于整数，因此不使用str。...Victor de Satode (Maria Josefa Perez de Soto y Vallejo)' 基于行的索引名称（307）和列的名称（Name），我们可以使用loc运算符进行选择，该运算符在子集切片教程中介绍过
var_name：用于存储"融化"后的列名的新列的名称。 value_name：用于存储"融化"后的值的新列的名称。...col_level：如果输入数据是多级索引（MultiIndex），则可以指定在哪个级别上应用"融化"操作。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...melt() 函数在数据清洗和转换阶段非常有用。 melt() 或者可以理解为上面pivot_table 或者unstack的反操作。...() 是 Pandas 中用于执行独热编码（One-Hot Encoding）的函数。
这问题简单啊，强大的pandas库一定可以搞定！于是我简单网上搜索了一下，就找到函数和参考样例了。而且仅用三行代码就搞定了，惊得朋友直呼python好家伙！ 下面给大家详细介绍一下整个过程。...发现索引列没有被识别，产生了Unnamed: 0列，所以我们应该把第一列设置为索引列，代码如下： import pandas as pd data1 = pd.read_excel('高中生数量.xlsx...可以发现，之前的索引列变成‘index’列了 3.将列名转换为列数据 这一步是整个工作的关键步骤，主要用到pandas的melt函数。...melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame，用法如下： pandas.melt(frame, id_vars=None...，就不用写了；var_name和value_name是自定义设置对应的列名；col_level :如果列是MultiIndex，则使用此级别。
第二种情况，它对行和列都做了同样的事情。向Pandas提供列的名称而不是整数标签（使用列参数），有时提供行的名称。...DataFrame有两种可供选择的索引模式：loc用于通过标签进行索引，iloc用于通过位置索引进行索引。 在Pandas中，引用多行/列是一种复制，而不是一种视图。...然而，另一个快速、通用的解决方案，甚至适用于重复的行名，就是使用索引而不是删除。...预定义函数（Pandas或NumPy函数对象，或其名称为字符串）。 一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。...pivot失去了关于结果的 "主体" 名称的信息，所以对于 stack 和 melt，我们必须 "提醒" Pandas关于 quantity 列的名称。
/img/00164.jpeg)] 请注意，机构名称现在已转移到索引中，而不是按其原始顺序排列。...重命名轴级别以方便重塑 当每个轴（索引/列）级别具有名称时，使用stack/unstack方法进行重塑要容易得多。 Pandas 允许用户按整数位置或名称引用每个轴级别。...由于整数位置是隐式的而不是显式的，因此应尽可能考虑使用级别名称。 此建议来自“Python 之禅”，这是 Python 的指导原则的简短列表，一个是“显式优于隐式”。...您可以使用函数to_numeric尝试将每一列转换为整数或浮点数，而不是使用字典，如果字典有很多列名，则需要大量输入。...在这种情况下，这些列中的三列存储为 pandas 类别而不是对象。
先来了解Pandas封装的顶层函数部分，其一：melt()函数，它位于Pandas包的最顶层，结构如下： Pandas | melt() melt()函数的原型如下： ?...观察 变化后的df行数变多了，A列名称保持不变; 第二列的column名称变为variable，取值变为 B 和 C（正好等于melt函数的第三个参数 value_vars）； 第三列名为value，取值为原...pd.melt(df2, id_vars=['a'], value_vars=['b', 'c', 'd']) ? 变化后的结构行数明显变更多了，由9行组成，但是列变少了，只有3列。...以上为两个最主要的参数，第二个value_vars指需要upivot的列。 思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。...官方解释melt()中变化这个词使用了unpivot，因此大胆猜测它的逆操作为 pivot()，下一讲介绍 pivot.
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...中区间切分使用的是if函数 =IF(A2=7")) ?...python 栗子 Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法，方法中有个bins参数来指明区间 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?
小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视表分析--melt函数 将分类中出现次数较少的值归为...df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns() # 查看字段（⾸⾏）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(...df[[col1,col2]] # 以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:]...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 df.columns= ['a','b','...函数 melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame，用法如下： 参数说明： pandas.melt(frame,
(互为逆转操作) 透视用 pivot 和 melt 函数 (互为逆转操作) 5.1 重塑 在〖数据结构之 Pandas (上)〗提到过，DataFrame 和「多层索引的 Series」其实维度是一样...而重塑就是通过改变数据表里面的「行索引」和「列索引」来改变展示形式。...= [JD, AAPL]，名称是代号 列索引 = [行业, 价格, 交易量]，名称是特征 stack: 列索引 → 行索引 列索引 (特征) 变成了行索引，原来的 DataFrame df 变成了两层...在 Pandas 里透视的方法有两种： 用 pivot 函数将「一张长表」变「多张宽表」， 用 melt 函数将「多张宽表」变「一张长表」， 本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD,...---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。 【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。
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