Wie kann ich einen Pandas-DataFrame mit „pd.melt()' vom Breit- ins Langformat umformen?

Spalten in Zeilen mit Pandas konvertieren

Diese Frage befasst sich mit der Notwendigkeit, einen CSV-Datensatz, in dem datumsbezogene Informationen über mehrere Spalten verteilt sind, in ein Format umzuwandeln, in dem jedes Datum hat eine eigene Zeile. Um diese Transformation zu erreichen, verwendet der Benutzer die pd.melt-Funktion.

Die ursprüngliche CSV-Struktur ähnelt:

location    name    Jan-2010    Feb-2010    March-2010
A           "test"  12          20          30
B           "foo"   18          20          25

Das gewünschte Ergebnis ist eine Tabelle mit den Spalten Ort, Name, Datum und Wert:

location    name    Date        Value
A           "test"  Jan-2010    12       
A           "test"  Feb-2010    20
A           "test"  March-2010  30
B           "foo"   Jan-2010    18       
B           "foo"   Feb-2010    20
B           "foo"   March-2010  25

Die pd.melt-Funktion bietet die Möglichkeit, die Daten neu zu strukturieren. Es werden mehrere Argumente benötigt:

• id_vars: Die Spalten, die beim Zusammenführen der Tabelle unverändert bleiben. In diesem Fall Ort und Name.
• var_name: Der Name der neuen Spalte, die die ursprünglichen Spaltennamen enthält (wie sie vor dem Schmelzen waren). In diesem Fall Datum.
• Wertname: Der Name der Spalte, die die Werte aus den ursprünglichen Datenspalten enthält. In diesem Fall Wert.

df.melt(id_vars=["location", "name"],
        var_name="Date",
        value_name="Value")

Der resultierende DataFrame entspricht der gewünschten Ausgabe, wobei jeder Monat nun eine separate Zeile einnimmt.

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