كيفية إلغاء محورية pandas dataframe (مع مثال)

في الباندا، يمكنك استخدام الدالة Melt() لإلغاء محورية DataFrame – وتحويلها من تنسيق واسع إلى تنسيق طويل .

تستخدم هذه الوظيفة بناء الجملة الأساسي التالي:

 df_unpivot = pd. melt (df, id_vars=' col1 ', value_vars=[' col2 ', ' col3 ', ...])

ذهب:

• id_vars : الأعمدة التي سيتم استخدامها كمعرفات
• value_vars : الأعمدة المراد إلغاء محورها

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال: إلغاء تنشيط إطار بيانات Pandas

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6

يمكننا استخدام بناء الجملة التالي “لإلغاء محورية” DataFrame:

 #unpivot DataFrame from wide format to long format
df_unpivot = pd. melt (df, id_vars=' team ', value_vars=[' points ', ' assists ', ' rebounds '])

#view updated DataFrame
print (df_unpivot)

   team variable value
0 A points 18
1 B points 22
2 C points 19
3 D dots 14
4 E points 14
5 A assists 5
6 B assists 7
7 C assists 7
8 D assists 9
9 E assists 12
10 A rebounds 11
11 B rebounds 8
12 C rebounds 10
13 D rebounds 6
14 E rebounds 6

استخدمنا عمود الفريق كعمود معرف واخترنا عدم تدوير أعمدة النقاط والتمريرات الحاسمة والمرتدات .

والنتيجة هي DataFrame ذو تنسيق طويل.

لاحظ أنه يمكننا أيضًا استخدام الوسيطتين var_name و value_name لتحديد أسماء الأعمدة في DataFrame غير المُدارة:

 #unpivot DataFrame from wide format to long format
df_unpivot = pd. melt (df, id_vars=' team ', value_vars=[' points ', ' assists ', ' rebounds '],
             var_name=' metric ', value_name=' amount ')

#view updated DataFrame
print (df_unpivot)

   team metric amount
0 A points 18
1 B points 22
2 C points 19
3 D dots 14
4 E points 14
5 A assists 5
6 B assists 7
7 C assists 7
8 D assists 9
9 E assists 12
10 A rebounds 11
11 B rebounds 8
12 C rebounds 10
13 D rebounds 6
14 E rebounds 6

لاحظ أن الأعمدة الجديدة تحمل الآن عنوان Metric و Amount .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في بايثون:

كيفية إضافة صفوف إلى Pandas DataFrame
كيفية إضافة أعمدة إلى Pandas DataFrame
كيفية حساب تكرارات قيم محددة في Pandas DataFrame