方法詳解: “Unpivots” a DataFrame from wide format to long format, optionally leaving identifier ...
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 value name:自定義的值的列名 col level:如果列是MultiIndex,則使用此級別 原始數據df a b 轉換之后的數據 variable v ...
2020-07-13 14:29 0 826 推薦指數:
方法詳解: “Unpivots” a DataFrame from wide format to long format, optionally leaving identifier ...
寬表從字面意義上講就是字段比較多的數據庫表。通常是指業務主題相關的指標、維度、屬性關聯在一起的一張數據庫表。由於把不同的內容都放在同一張表存儲,寬表已經不符合三范式的模型設計規范,隨之帶來的主要壞處就是數據的大量冗余,與之相對應的好處就是查詢性能的提高與便捷。這種寬表的設計廣泛應用於數據挖掘模型 ...
寬表和窄表 寬表和窄表的建設該如何選擇? 這個問題相信糾結了很多從是數據庫開發、數據倉庫開發和后台開發人員;單單考慮這個問題,難給出一個絕對的答案;本人從事數據倉庫開發工作到現在已經有一年半時間了,對於這個問題,我也曾經糾結過,但是是否有絕對的答案呢?事實上任何東西都沒有絕對的說法。 考慮 ...
(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30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。 1 把城市合為 ...
a = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],columns=['a','b','c']) b = pd.DataFrame([[11,23,45 ...
寬表和窄表的建設該如何選擇? 這個問題相信糾結了很多從是數據庫開發、數據倉庫開發和后台開發人員;單單考慮這個問題,難給出一個絕對的答案;本人從事數據倉庫開發工作到現在已經有一年半時間了,對於這個問題,我也曾經糾結過,但是是否有絕對的答案呢?事實上任何東西都沒有絕對的說法。 考慮這樣的一個問題 ...
1.右側的pid保證是同一個人的屬性 2. 有一個方法 max('name',null) 輸出是一個字符串 , 這樣間接去掉了null ...
https://blog.csdn.net/weixin_42874157/article/details/88863913 ...