


Wie konvertiere ich einen langen Pandas-DataFrame mithilfe der Pivot-Methode in ein Breitformat?
Pandas-Umformung: Konvertieren von Langformat in Breitformat
Bei der Arbeit mit tabellarischen Daten ist es oft notwendig, diese vom Langformat ins Breitformat umzuwandeln . Obwohl Pandas Funktionen wie Schmelzen und Stapeln bereitstellt, reichen diese möglicherweise nicht für komplexe Umformungsszenarien aus.
Im bereitgestellten Kontext haben wir einen langen Datensatz mit Spalten wie „Verkäufer“, „Höhe“, „Produkt“, und „Preis“. Das Ziel besteht darin, es in ein breites Format mit drei zusätzlichen Spalten umzuwandeln: „Produkt_1“, „Preis_1“ usw.
Ein Ansatz besteht darin, die Pivot-Methode zu verwenden. Betrachten Sie das folgende Beispiel mit einem fiktiven Datensatz:
<code class="python">import pandas as pd data = { 'Salesman': ['Knut', 'Knut', 'Knut', 'Steve'], 'Height': [6, 6, 6, 5], 'product': ['bat', 'ball', 'wand', 'pen'], 'price': [5, 1, 3, 2] } df = pd.DataFrame(data)</code>
Um diesen langen Datensatz in ein Breitformat umzuwandeln, können wir auf der Spalte „Verkäufer“ schwenken und die Spalte „Produkt“ als neue Spaltenüberschriften festlegen, während die Die Spalte „Preis“ wird zu den entsprechenden Werten:
<code class="python">df_wide = df.pivot(index='Salesman', columns='product', values='price')</code>
Dies führt wie gewünscht zu einem Datenrahmen im Breitformat:
<code class="python">print(df_wide) bat ball wand pen 0 5 1 3 NaN 1 NaN NaN NaN 2</code>
Diese Lösung zeigt, wie ein langer Datenrahmen in einen breiten Datenrahmen umgeformt wird Formatierung mit der Pivot-Methode, um den Bedarf an einer unkomplizierten Methode zur Durchführung solcher Umformungsaufgaben in Pandas zu decken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich einen langen Pandas-DataFrame mithilfe der Pivot-Methode in ein Breitformat?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
