Pandas で幅の広いデータを長い形式に効率的に変換するにはどうすればよいでしょうか?

Mary-Kate Olsen
リリース: 2024-11-12 02:41:02
オリジナル
292 人が閲覧しました

How do you efficiently transform wide data to a long format in Pandas?

Pandas でワイド データを Long に再形成する

多くのデータ操作タスクでは、データセットが特定の形式である必要があります。データセットは、多くの場合、long または幅広いデータ。 pandas では、ワイドからロングへの再形成は、pd.melt 関数または DataFrame.melt 関数を通じて実現できます。

元のデータ:

次のワイド データフレームについて考えてみましょう。日付はインデックスであり、列はさまざまな変数を表します:

         AA  BB  CC
date
05/03     1   2   3
06/03     4   5   6
07/03     7   8   9
08/03     5   7   1
ログイン後にコピー

Long への再形成:

このデータフレームを Long 形式に再形成するには、各行が単一の日付と変数の組み合わせを使用できます:

df = df.reset_index().melt(id_vars='date')
ログイン後にコピー

これにより、データフレームが次のように変換されます:

     date variable  value
0   05/03       AA      1
1   06/03       AA      4
2   07/03       AA      7
3   08/03       AA      5
4   05/03       BB      2
5   06/03       BB      5
6   07/03       BB      8
7   08/03       BB      7
8   05/03       CC      3
9   06/03       CC      6
10  07/03       CC      9
11  08/03       CC      1
ログイン後にコピー

または、reset_index ステップは、メルト関数:

dfm = df.melt(ignore_index=False)
ログイン後にコピー

これにより、行インデックス が変換されたデータフレームに確実に保持されます。

以上がPandas で幅の広いデータを長い形式に効率的に変換するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ソース:php.cn
このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
著者別の最新記事
人気のチュートリアル
詳細>
最新のダウンロード
詳細>
ウェブエフェクト
公式サイト
サイト素材
フロントエンドテンプレート