Pandas.melt()函数用于unpivot将DataFrame从宽格式转换为长格式。
它的主要任务是将DataFrame压缩为一种格式,其中某些列是标识符变量,而其余列被认为是测量变量,且未在行轴上旋转。
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pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)
它返回未unpivot的DataFrame作为输出。
# importing pandas as pd import pandas as pd # 创建数据框 info = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Parker', 1: 'Learnfk', 2: 'John'}, 'Language': {0: 'Python', 1: 'Java', 2: 'C++'}, 'Age': {0: 22, 1: 30, 2: 26}}) # 名称是 id_vars,课程是 value_vars pd.melt(info, id_vars =['Name'], value_vars =['Language']) info
输出
Name Language Age 0 Parker Python 22 1 Learnfk Java 30 2 John C++ 26
import pandas as pd info = pd.DataFrame({'A': {0: 'p', 1: 'q', 2: 'r'}, 'B': {0: 40, 1: 55, 2: 25}, 'C': {0: 56, 1: 62, 2: 42}}) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C']) pd.melt(info, id_vars=['A'], value_vars=['C'], var_name='myVarname', value_name='myValname')
输出
A myVarname myValname 0 p C 56 1 q C 62 2 r C 42
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