Wie kann die Funktion „melt()' von Pandas Tabellendaten von Spalten in Zeilen umstrukturieren?

Tabellendaten mit Pandas neu strukturieren: Spalten in Zeilen konvertieren

Der Umgang mit Daten, die in Spalten für verschiedene Daten oder Kategorien organisiert sind, kann umständlich sein. Pandas bietet eine leistungsstarke Lösung zum Konvertieren solcher Spalten in leicht lesbare Zeilen. Dieser Artikel befasst sich mit der besonderen Herausforderung, eine CSV-Datei mit Standortinformationen und mehreren Datumsspalten in ein gewünschtes Format umzuwandeln.

Problemstellung:

Stellen Sie sich einen Datensatz mit Informationen vor, die nach organisiert sind Ort, jeweils mit mehreren Datumsangaben als Spaltenüberschriften. Das Ziel besteht darin, die Daten in ein Format umzustrukturieren, in dem jede Zeile einen eindeutigen Ort, Namen, Datum und den entsprechenden Wert darstellt.

Pandas-Lösung:

Pandas bietet eine hocheffiziente Methode, um diese Umwandlung mithilfe seiner Schmelze zu erreichen Funktion.

Code:

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

Erklärung:

• id_vars: Gibt die Spalten an, die unverändert bleiben als Zeilen.
• var_name: Weist einen neuen Spaltennamen für die geschmolzenen Daten zu.
• value_name: Stellt einen Namen für die Spalte bereit, die das Original enthält Werte.

Ergebnis:

Die Anwendung der Schmelzfunktion auf den bereitgestellten Datensatz liefert die gewünschte Ausgabe:

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

Diese neue Anordnung erleichtert die Analyse der Daten nach Standort, Name usw Datum.

Hinweis:

Für ältere Versionen von Pandas (0.20 oder früher) kann der folgende alternative Ansatz verwendet werden:

df2 = pd.melt(df,
                  id_vars=["location", "name"], 
                  var_name="Date",
                  value_name="Value")
df2 = df2.sort(["location", "name"])

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