如何融化和解冻 Pandas DataFrame：综合指南？

如何融化 pandas 数据框？

融化数据框涉及将数据从宽格式转换为长格式，其中多个列合并为一。

如何使用melt?

要在数据帧上使用melt，您可以使用pd.melt() 函数。此函数采用以下参数：

• id_vars：指定应用作标识符的列。
• value_vars：指定应熔化的列。如果未指定，则所有未设置为 id_vars 的列都将被融化。
• var_name：指定将存储变量名称的列的名称。
• value_name：指定变量名称将存储值的列。

我什么时候使用融化？

当您想要执行以下操作时，融化数据框非常有用：

• 将数据从宽格式重塑为长格式。
• 提取特定内容来自多列的值。
• 创建一个整洁的数据集

如何解决特定的融化相关问题？

问题 1：转置数据帧

要转置数据帧（例如，将列转换为行），请使用以下命令code:

df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], var_name='Subject', value_name='Grades')

问题 2：选择特定列进行熔化

要仅熔化特定列，请使用 value_vars 参数，如下所示：

df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], value_vars=['Math'], var_name='Subject', value_name='Grades')

问题 3：分组和排序融化data

要对熔化的数据进行分组和排序，您可以使用 groupby() 和 sort_values() 函数：

df.melt(id_vars=['Name', 'Age']) \
 .groupby('Grades') \
 .agg(', '.join) \
 .sort_values('Grades')

问题 4：取消熔化的数据框

要将熔化的数据框转换回其原始格式，请使用ivot_table() 函数：

df.pivot_table("Grades", ['Name', 'Age'], 'Subject', aggfunc='first')

问题 5：按名称分组并分隔科目和成绩

要按名称分组并分隔科目和成绩，请合并列使用melt()，然后使用groupby()：

df.melt(id_vars=['Name', 'Age']) \
 .groupby('Name') \
 .agg(', '.join)

问题6: 融化整个数据框

要融化整个数据框，请省略 value_vars 参数：

df.melt(var_name='Column', value_name='Value')

以上是如何融化和解冻 Pandas DataFrame：综合指南？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！