Pandas Melt とディクショナリ操作は、どのようにして広いデータフレームを整理された形式に再形成できるのでしょうか?

Pandas Melt 関数: データフレームを簡単に再形成する

Pandas Melt 関数は、データフレームを再形成し、幅の広いデータを長く整った形式に変換するための強力なツールです。これにより、データの分析と操作が容易になります。

問題: データフレームの再形成

次のデータフレームとディクショナリについて考えてみましょう:

df = pd.DataFrame([[2, 4, 7, 8, 1, 3, 2013], [9, 2, 4, 5, 5, 6, 2014]], columns=['Amy', 'Bob', 'Carl', 'Chris', 'Ben', 'Other', 'Year'])

d = {'A': ['Amy'], 'B': ['Bob', 'Ben'], 'C': ['Carl', 'Chris']}

目標は、データフレームを次のように再形成することです。追加の列を含むきちんとした形式:

    Group   Name  Year  Value
0      A    Amy  2013      2
1      A    Amy  2014      9
2      B    Bob  2013      4
...
10  Other         2013      3
11  Other         2014      6

溶解と再形成の使用Dictionary

melt 関数だけでは変換は完了しません。望ましい結果を得るには、辞書も操作する必要があります。

m = pd.melt(df, id_vars=['Year'], var_name='Name')

d2 = {}
for k, v in d.items():
    for item in v:
        d2[item] = k

m['Group'] = m['Name'].map(d2)

「Other」値の処理

最後に、「Other」を「Name」列から「グループ」列:

mask = m['Name'] == 'Other'
m.loc[mask, 'Name'] = ''
m.loc[mask, 'Group'] = 'Other'

結果のデータフレームは、目的の形式と一致します。メルト関数と追加の操作を組み合わせることで、データフレームを柔軟かつ効率的に再形成する方法が提供されます。

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