使用Pandas 將長資料重塑為寬格式
處理長格式資料時，可能需要將其重塑為寬格式，以便更好地分析和可視化。一個常見的挑戰是根據多個變數重塑資料。
考慮以下資料框：
salesman height product price Knut 6 bat 5 Knut 6 ball 1 Knut 6 wand 3 Steve 5 pen 2
目標是將這些資料重塑為寬格式：
salesman height product_1 price_1 product_2 price_2 product_3 price_3 Knut 6 bat 5 ball 1 wand 3 Steve 5 pen 2 NA NA NA NA
雖然melt/stack/unstack通常用於重塑數據，但它們可能不適合這種特定場景。
可以使用以下程式碼找到此問題的解決方案：
<code class="python">import pandas as pd
# Create sample data
raw_data = {
'salesman': ['Knut', 'Knut', 'Knut', 'Steve'],
'height': [6, 6, 6, 5],
'product': ['bat', 'ball', 'wand', 'pen'],
'price': [5, 1, 3, 2]
}
df = pd.DataFrame(raw_data)
# Reshape data
df_wide = df.pivot_table(index=['salesman', 'height'], columns='product', values='price')
# Reset index to get it in the desired format
df_wide = df_wide.reset_index(level=[0, 1])
# Rename columns
new_columns = ['salesman', 'height'] + [f'product_{i}' for i in range(1, df_wide.shape[1] - 1)] + [f'price_{i}' for i in range(1, df_wide.shape[1] - 1)]
df_wide.columns = new_columns
# Handle missing values
df_wide.fillna("NA", inplace=True)</code>產生的資料幀 df_wide 將採用所需的寬格式。
以上是如何使用 Pandas 將長資料重塑為具有多個變數的寬格式？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
