Pandas'melt”函数如何使用附加组和名称列重塑数据框？

Pandas Melt 函数：重塑工具

问题

考虑一个 DataFrame df 和一个字典 d。您的目标是将 df 重塑为具有附加列（即“组”和“名称”）的表。所需的输出应类似于：

    Group   Name  Year  Value
 0      A    Amy  2013      2
 1      A    Amy  2014      9
 2      B    Bob  2013      4
 3      B    Bob  2014      2
 4      B    Ben  2013      1
 5      B    Ben  2014      5
 6      C   Carl  2013      7
 7      C   Carl  2014      4
 8      C  Chris  2013      8
 9      C  Chris  2014      5
10  Other         2013      3
11  Other         2014      6

解决方案

为了实现此重塑，我们将利用 Pandas 熔化函数。

m = pd.melt(df, id_vars=['Year'], var_name='Name')

这将创建一个熔化的 DataFrame m 包含“年份”、“名称”和“值”列。要添加 Group 列，我们按如下方式重塑 d：

d2 = {}
for k, v in d.items():
  for item in v:
    d2[item] = k

然后将 d2 映射到 m['Name'] 以填充 Group 列。

m['Group'] = m['Name'].map(d2)

最后，我们将“其他”值从“名称”移动到“组”：

mask = m['Name'] == 'Other'
m.loc[mask, 'Name'] = ''
m.loc[mask, 'Group'] = 'Other'

生成的 DataFrame m 将与所需的匹配输出。

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