一、介紹 數據分析中經常需要進行“行列轉化”。 pandas.melt() 函數可以實現將 “寬數據” → “長數據”的一種列轉行變換。 類似於 Excel 中的透視表(pivot)和逆透視表的操作。 可選擇地保留設置的標識符變量。 1. 使用語法 2.參數解釋 二、實操 ...
掌握這個,基本就完美無缺的任意按照自己的想法,更改列了。 背景: 最近有個excel 數據需要轉化的過程。 數據量還挺大的,大概有 多萬。 需要把某些行變成列,有些列又變成行。 這個操作本身就比較煩躁。 更何況數據量達到了幾十萬的情況下, excel 基本就卡死了。 把城市合為一列 將空氣類型type 分開為成為列 先貼樣本: 轉化后的結果: 苦惱了很久。 實踐: melt 函數講解, 在這里, ...
2019-12-03 20:03 0 429 推薦指數:
一、介紹 數據分析中經常需要進行“行列轉化”。 pandas.melt() 函數可以實現將 “寬數據” → “長數據”的一種列轉行變換。 類似於 Excel 中的透視表(pivot)和逆透視表的操作。 可選擇地保留設置的標識符變量。 1. 使用語法 2.參數解釋 二、實操 ...
DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) 功能:重塑數據(產生一個“pivot”表格)以列值為標准。使用來自索引/列的唯一的值(去除重復值)為軸形成dataframe結果。 為了精細調節控制,可以看和stack ...
melt 也可以用來做數據格式轉換, 請看下圖, 我們可以用 melt 把左表轉成右表的格式: 首先引入文件(已上傳): df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/11_melt/weather.csv') 輸出 ...
OUTLINE pivot()的用途可以簡單理解為: 將一個DataFrame的記錄數據整合成表格(類似Excel中的數據透視表功能),而且是按照pivot(‘index=xx’,’columns=xx’,’values=xx’)來整合的。 還有另外一種寫法,但是官方貌似並沒有給出 ...
以下為python pandas 庫的dataframe pivot()函數的官方文檔: Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. Uses unique values from index ...
pd.melt() 什么時候用到,畫圖時候用到,又或者是統計數據時用到 將寬數據變成長數據 參數說明 frame:就是需要處理的數據集df id_vars:不需要轉換的列名 value_vars:需要轉換的列名 var_name:自定義列名 ...
一、透視表 Excel 中有一個強大的功能 —— 數據透視表(pivot table)。 利用數據透視表可以快速的進行分類匯總,自由組合字段快速計算,而這些只需要拖拉拽就可以實現。 典型的數據格式是扁平的,只包含行和列,不方便總結信息。 而透視表可以快速抽取有用的信息。 在 Pandas ...
PIVOT用於將行轉為列,完整語法如下:TABLE_SOURCEPIVOT(聚合函數(value_column)FOR pivot_columnIN(<column_list>))UNPIVOT用於將列轉為行,完整語法如下:完整語法:TABLE_SOURCEUNPIVOT ...