Pandas DataFrame をメルトおよびアンメルトする方法: 包括的なガイド?

パンダ データフレームをメルトするにはどうすればよいですか?

データフレームをメルトするには、データをワイド形式からロング形式に転置する必要があります。列が結合されて 1 つになります。

使用方法melt?

データフレームでメルトを使用するには、pd.melt() 関数を使用できます。この関数は次の引数を受け取ります:

• id_vars: 識別子として使用する列を指定します。
• value_vars: 溶かす必要がある列を指定します。指定しない場合、id_vars として設定されていないすべての列がメルトされます。
• var_name: 変数名を格納する列の名前を指定します。
• value_name:値を保存する列。

いつ使用するかmelt?

データフレームのメルトは、次のような場合に便利です。

• データをワイド形式からロング形式に再形成します。
• 特定のデータを抽出します。複数の列からの値。
• 整然としたデータセットを作成します。

特定のメルト関連の問題を解決するにはどうすればよいですか?

問題 1: データフレームの転置

データフレームを転置するには(列を行に変換するなど)、次のコマンドを使用します。コード:

df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], var_name='Subject', value_name='Grades')

問題 2: 溶解する特定の列の選択

特定の列のみを溶解するには、次のように value_vars 引数を使用します。

df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], value_vars=['Math'], var_name='Subject', value_name='Grades')

問題 3: グループ化と順序付けが溶けているdata

溶解されたデータをグループ化して並べ替えるには、groupby() 関数と sort_values() 関数を使用できます。

df.melt(id_vars=['Name', 'Age']) \
 .groupby('Grades') \
 .agg(', '.join) \
 .sort_values('Grades')

問題 4: 溶解されたデータフレームの溶解

溶けたデータフレームを元の形式に変換するには、 pivot_table() 関数:

df.pivot_table("Grades", ['Name', 'Age'], 'Subject', aggfunc='first')

問題 5: 名前でグループ化し、科目と成績を分ける

名前でグループ化し、科目と成績を分けるには、列を結合します。 Melt() を使用してから groupby() を使用します:

df.melt(id_vars=['Name', 'Age']) \
 .groupby('Name') \
 .agg(', '.join)

問題6: データフレーム全体を溶かす

データフレーム全体を溶かすには、value_vars 引数を省略します:

df.melt(var_name='Column', value_name='Value')

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