原文:pandas 的pd.melt() 将宽表变成长表

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 value name:自定义的值的列名 col level:如果列是MultiIndex,则使用此级别 原始数据df a b 转换之后的数据 variable v ...

2020-07-13 14:29 0 826 推荐指数:

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pd.melt详解--列转行

方法详解: “Unpivots” a DataFrame from wide format to long format, optionally leaving identifier ...

Mon Apr 27 04:31:00 CST 2020 0 2113
什么叫

从字面意义上讲就是字段比较多的数据库。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库。由于把不同的内容都放在同一张存储,已经不符合三范式的模型设计规范,随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余,与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种的设计广泛应用于数据挖掘模型 ...

Fri Apr 07 03:50:00 CST 2017 0 2133
和窄

和窄 和窄的建设该如何选择? 这个问题相信纠结了很多从是数据库开发、数据仓库开发和后台开发人员;单单考虑这个问题,难给出一个绝对的答案;本人从事数据仓库开发工作到现在已经有一年半时间了,对于这个问题,我也曾经纠结过,但是是否有绝对的答案呢?事实上任何东西都没有绝对的说法。 考虑 ...

Wed Mar 07 01:50:00 CST 2018 2 24810
pandas melt 与pivot 函数

(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30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。 1 把城市合为 ...

Wed Dec 04 04:03:00 CST 2019 0 429
拼接 pd.concat

a = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],columns=['a','b','c']) b = pd.DataFrame([[11,23,45 ...

Mon Oct 14 21:51:00 CST 2019 0 507
和窄的区别---字段

和窄的建设该如何选择? 这个问题相信纠结了很多从是数据库开发、数据仓库开发和后台开发人员;单单考虑这个问题,难给出一个绝对的答案;本人从事数据仓库开发工作到现在已经有一年半时间了,对于这个问题,我也曾经纠结过,但是是否有绝对的答案呢?事实上任何东西都没有绝对的说法。 考虑这样的一个问题 ...

Tue Aug 13 08:11:00 CST 2019 0 394
MySQL 窄

1.右侧的pid保证是同一个人的属性 2. 有一个方法 max('name',null) 输出是一个字符串 , 这样间接去掉了null ...

Wed Dec 25 09:19:00 CST 2019 0 2360
数据仓库之

https://blog.csdn.net/weixin_42874157/article/details/88863913 ...

Fri Mar 06 20:20:00 CST 2020 0 1762
 
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