Pandas의 `melt()` 함수는 표 형식 데이터를 열에서 행으로 어떻게 재구성할 수 있나요?

Pandas를 사용하여 표 형식 데이터 재구성: 열을 행으로 변환

다른 날짜나 범주에 대해 열로 정리된 데이터를 처리하는 것은 번거로울 수 있습니다. Pandas는 이러한 열을 쉽게 읽을 수 있는 행으로 변환하는 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 문서에서는 위치 정보와 여러 날짜 열이 포함된 CSV를 원하는 형식으로 변환하는 구체적인 과제를 다룹니다.

문제 설명:

정보가 다음과 같이 구성된 데이터세트를 생각해 보세요. 각 위치에는 열 헤더로 여러 날짜가 포함됩니다. 목표는 각 행이 고유한 위치, 이름, 날짜 및 해당 값을 나타내는 형식으로 데이터를 재구성하는 것입니다.

Pandas 솔루션:

Pandas가 제공하는 용융물을 사용하여 이러한 변형을 달성하는 매우 효율적인 방법 함수.

코드:

df.melt(id_vars=["location", "name"],
        var_name="Date",
        value_name="Value")

설명:

• id_vars: 변경되지 않은 상태로 유지되는 열을 다음과 같이 지정합니다. 행.
• var_name: 녹은 날짜에 새 열 이름을 할당합니다.
• value_name: 원본이 포함된 열의 이름을 제공합니다. 값.

결과:

제공된 데이터세트에 용해 기능을 적용하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

location	name	Date	Value
A	"test"	Jan-2010	12
B	"foo"	Jan-2010	18
A	"test"	Feb-2010	20
B	"foo"	Feb-2010	20
A	"test"	March-2010	30
B	"foo"	March-2010	25

이 새로운 배열 위치별, 이름별, 별별 데이터 분석이 더욱 쉬워집니다. date.

참고:

Pandas 이전 버전(0.20 이하)의 경우 다음 대체 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

df2 = pd.melt(df,
                  id_vars=["location", "name"], 
                  var_name="Date",
                  value_name="Value")
df2 = df2.sort(["location", "name"])

위 내용은 Pandas의 `melt()` 함수는 표 형식 데이터를 열에서 행으로 어떻게 재구성할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!