一、介绍 数据分析中经常需要进行“行列转化”。 pandas.melt() 函数可以实现将 “宽数据” → “长数据”的一种列转行变换。 类似于 Excel 中的透视表(pivot)和逆透视表的操作。 可选择地保留设置的标识符变量。 1. 使用语法 2.参数解释 二、实操 ...
掌握这个,基本就完美无缺的任意按照自己的想法,更改列了。 背景: 最近有个excel 数据需要转化的过程。 数据量还挺大的,大概有 多万。 需要把某些行变成列,有些列又变成行。 这个操作本身就比较烦躁。 更何况数据量达到了几十万的情况下, excel 基本就卡死了。 把城市合为一列 将空气类型type 分开为成为列 先贴样本: 转化后的结果: 苦恼了很久。 实践: melt 函数讲解, 在这里, ...
2019-12-03 20:03 0 429 推荐指数:
一、介绍 数据分析中经常需要进行“行列转化”。 pandas.melt() 函数可以实现将 “宽数据” → “长数据”的一种列转行变换。 类似于 Excel 中的透视表(pivot)和逆透视表的操作。 可选择地保留设置的标识符变量。 1. 使用语法 2.参数解释 二、实操 ...
DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) 功能:重塑数据(产生一个“pivot”表格)以列值为标准。使用来自索引/列的唯一的值(去除重复值)为轴形成dataframe结果。 为了精细调节控制,可以看和stack ...
melt 也可以用来做数据格式转换, 请看下图, 我们可以用 melt 把左表转成右表的格式: 首先引入文件(已上传): df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/11_melt/weather.csv') 输出 ...
OUTLINE pivot()的用途可以简单理解为: 将一个DataFrame的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),而且是按照pivot(‘index=xx’,’columns=xx’,’values=xx’)来整合的。 还有另外一种写法,但是官方貌似并没有给出 ...
以下为python pandas 库的dataframe pivot()函数的官方文档: Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. Uses unique values from index ...
pd.melt() 什么时候用到,画图时候用到,又或者是统计数据时用到 将宽数据变成长数据 参数说明 frame:就是需要处理的数据集df id_vars:不需要转换的列名 value_vars:需要转换的列名 var_name:自定义列名 ...
一、透视表 Excel 中有一个强大的功能 —— 数据透视表(pivot table)。 利用数据透视表可以快速的进行分类汇总,自由组合字段快速计算,而这些只需要拖拉拽就可以实现。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息。 而透视表可以快速抽取有用的信息。 在 Pandas ...
PIVOT用于将行转为列,完整语法如下:TABLE_SOURCEPIVOT(聚合函数(value_column)FOR pivot_columnIN(<column_list>))UNPIVOT用于将列转为行,完整语法如下:完整语法:TABLE_SOURCEUNPIVOT ...