Pandas 的 `melt()` 函數如何將表格資料​​從列重組為行？

使用Pandas 重構表格資料：將列轉換為行

處理按不同日期或類別的列組織的資料可能很麻煩。 Pandas 提供了一個強大的解決方案，可以將此類列轉換為易於閱讀的行。本文解決了將包含位置資訊和多個日期列的 CSV 轉換為所需格式的具體挑戰。

問題陳述：

考慮一個資料集，其資訊組織為位置，每個都有多個日期作為列標題。目標是將資料重組為一種格式，其中每行代表唯一的位置、名稱、日期及其對應的值。

Pandas 解決方案：

Pandas 提供一種利用其熔體實現這種轉變的高效方法函數。

代碼：

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

說明：

• 不變的列rows。
• var_name：為融化日期指派新的欄位名稱。
• value_name：為包含原始日期的欄位提供名稱

結果：

將熔化函數應用於提供的數根據集會產生所需的輸出：

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

這種新的排列可以更輕鬆地按位置、名稱和數據分析數據

注意：

對於舊版的Pandas（0.20 或更早版本），可以使用以下替代方法：

以上是Pandas 的 `melt()` 函數如何將表格資料​​從列重組為行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！