


Bagaimanakah Saya Boleh Membentuk Semula Bingkai Data Pandas daripada Format Lebar ke Panjang Menggunakan `pd.melt()`?
Tukar Lajur kepada Baris dengan Panda
Soalan ini menangani keperluan untuk mengubah set data CSV di mana maklumat berkaitan tarikh diedarkan merentas berbilang lajur ke dalam format di mana setiap tarikh mempunyai barisan sendiri. Untuk mencapai transformasi ini, pengguna menggunakan fungsi pd.melt.
Struktur CSV asal menyerupai:
location name Jan-2010 Feb-2010 March-2010 A "test" 12 20 30 B "foo" 18 20 25
Hasil yang diingini ialah jadual dengan lokasi lajur, nama, Tarikh dan Nilai:
location name Date Value A "test" Jan-2010 12 A "test" Feb-2010 20 A "test" March-2010 30 B "foo" Jan-2010 18 B "foo" Feb-2010 20 B "foo" March-2010 25
Fungsi pd.melt menyediakan cara untuk menstruktur semula data. Ia memerlukan beberapa hujah:
- id_vars: Lajur yang kekal tidak berubah semasa jadual dicairkan. Dalam kes ini, lokasi dan nama.
- var_name: Nama lajur baharu yang akan menyimpan nama lajur asal (seperti sebelum lebur). Dalam kes ini, Tarikh.
- value_name: Nama lajur yang akan menyimpan nilai daripada lajur data asal. Dalam kes ini, Nilai.
df.melt(id_vars=["location", "name"], var_name="Date", value_name="Value")
DataFrame yang terhasil sepadan dengan output yang diingini, dengan setiap bulan kini menduduki baris yang berasingan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Membentuk Semula Bingkai Data Pandas daripada Format Lebar ke Panjang Menggunakan `pd.melt()`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
