Pandas\' `melt` 함수는 추가 그룹 및 이름 열을 사용하여 DataFrame을 어떻게 재구성할 수 있습니까?

Pandas Melt 기능: 변형 도구

문제

DataFrame df와 사전 d를 고려해보세요. 그룹 및 이름이라는 추가 열이 있는 테이블로 df의 모양을 변경하려고 합니다. 원하는 출력은 다음과 같아야 합니다.

    Group   Name  Year  Value
 0      A    Amy  2013      2
 1      A    Amy  2014      9
 2      B    Bob  2013      4
 3      B    Bob  2014      2
 4      B    Ben  2013      1
 5      B    Ben  2014      5
 6      C   Carl  2013      7
 7      C   Carl  2014      4
 8      C  Chris  2013      8
 9      C  Chris  2014      5
10  Other         2013      3
11  Other         2014      6

솔루션

이 재구성을 달성하기 위해 Pandas Melt 기능을 활용합니다.

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

이렇게 하면 녹아 있는 DataFrame이 생성됩니다. m을 연도, 이름 및 값 열로 사용합니다. 그룹 열을 추가하기 위해 d를 다음과 같이 재구성합니다.

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

그런 다음 d2를 m['Name']에 매핑하여 그룹 열을 채웁니다.

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

마지막으로 '기타' 값을 이름에서 그룹으로 이동합니다.

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

결과 DataFrame m은 원하는 값과 일치합니다. 출력합니다.

위 내용은 Pandas\' `melt` 함수는 추가 그룹 및 이름 열을 사용하여 DataFrame을 어떻게 재구성할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!