Pandas DataFrames를 녹이고 녹이는 방법: 종합 가이드?

Pandas 데이터프레임을 녹이려면 어떻게 해야 하나요?

데이터프레임을 녹이는 작업에는 데이터를 와이드 형식에서 긴 형식으로 바꾸는 작업이 포함됩니다. 컬럼이 병합되어 하나로 됩니다.

사용 방법 Melt?

데이터프레임에서 Melt를 사용하려면 pd.melt() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 다음 인수를 사용합니다.

• id_vars: 식별자로 사용해야 하는 열을 지정합니다.
• value_vars: 녹여야 하는 열을 지정합니다. 지정하지 않을 경우 id_vars로 설정되지 않은 컬럼은 모두 멜팅됩니다.
• var_name: 변수 이름이 저장될 컬럼의 이름을 지정합니다.
• value_name: 변수 이름을 지정합니다. 값을 저장할 열입니다.

언제 사용합니까? 용해?

데이터 프레임을 녹이는 것은 다음과 같은 경우에 유용합니다.

• 데이터를 넓은 형식에서 긴 형식으로 변경합니다.
• 특정 추출 여러 열의 값.
• 다음에 대한 깔끔한 데이터세트를 만듭니다. 분석.

특정 용융 관련 문제를 어떻게 해결할 수 있나요?

문제 1: 데이터 프레임 전치

데이터프레임을 바꾸려면(예: 열을 행으로 변환) 다음을 사용하세요. 코드:

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

문제 2: 용해할 특정 열 선택

특정 열만 용해하려면 다음과 같이 value_vars 인수를 사용합니다.

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

문제 3: 그룹화와 순서가 녹았다 data

녹은 데이터를 그룹화하고 정렬하려면 groupby() 및 sort_values() 함수를 사용할 수 있습니다.

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

문제 4: 녹은 데이터프레임 녹이지 않기

녹은 데이터프레임을 원래 형식으로 다시 변환하려면 다음을 사용하세요. ivot_table() 함수:

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

문제 5: 이름별로 그룹화하고 과목과 학년을 구분

이름별로 그룹화하고 과목과 학년을 구분하려면 열을 병합하세요. Melt()를 사용한 다음 groupby()를 사용합니다.

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

문제 6: 전체 데이터프레임 녹이기

전체 데이터프레임을 녹이려면 value_vars 인수를 생략하세요.

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

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