Pandas でワイドデータをロングフォーマットに変換する方法?

Pandas でワイド データをロング フォーマットに再形成する

データ操作の領域では、データをワイド フォーマットからロング フォーマットに再形成することがよくあります。必要性。次の pandas データフレームを考えてみましょう:

	AA	BB	CC
05/03	1	2	3
06/03	4	5	6
07/03	7	8	9
08/03	5	7	1

これを目的の長い形式に変換するには:

| AA | 05/03 | 1 |
| AA | 06/03 | 4 |
| AA | 07/03 | 7 |
| AA | 08/03 | 5 |
| BB | 05/03 | 2 |
| BB | 06/03 | 5 |
| BB | 07/03 | 8 |
| BB | 08/03 | 7 |
| CC | 05/03 | 3 |
| CC | 06/03 | 6 |
| CC | 07/03 | 9 |
| CC | 08/03 | 1 |

ここでは、pandas.melt または pandas.DataFrame.melt 関数を使用します。これは、幅の広いデータを長い形式にエレガントに変換します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date' : ['05/03', '06/03', '07/03', '08/03'],
    'AA' : [1, 4, 7, 5],
    'BB' : [2, 5, 8, 7],
    'CC' : [3, 6, 9, 1]
}).set_index('date')

df = df.reset_index()
pd.melt(df, id_vars='date', value_vars=['AA', 'BB', 'CC'])

あるいは、次の呼び出しによって、reset_index ステップを省略することもできます。 ignore_index=False:

dfm = df.melt(ignore_index=False).reset_index()

でメルトすると、目的のロングが得られます。 format:

	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

この変換により、共有された日付と列名に基づいて他のデータフレームと効率的に結合できます。

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