الباندا: كيفية إعادة تشكيل dataframe من العرض إلى الطول

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لتحويل Pandas DataFrame من تنسيق واسع إلى تنسيق طويل:

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

في هذا السيناريو، col1 هو العمود الذي نستخدمه كمعرف و col2 و col3 وما إلى ذلك. هي الأعمدة التي نتراجع عن محورها.

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال: إعادة تشكيل إطار بيانات Pandas من العرض إلى الطول

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   ' points ': [88, 91, 99, 94],
                   ' assists ': [12, 17, 24, 28],
                   ' rebounds ': [22, 28, 30, 31]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 88 12 22
1 B 91 17 28
2 C 99 24 30
3 D 94 28 31

يمكننا استخدام بناء الجملة التالي لإعادة تشكيل DataFrame من تنسيق واسع إلى تنسيق طويل:

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

#view updated DataFrame
df

	team variable value
0 A points 88
1 B points 91
2 C dots 9 9
3 D dots 94
4 A assists 12
5 B assists 17
6 C assists 24
7 D assists 28
8 A rebounds 22
9 B rebounds 28
10 C rebounds 30
11 D rebounds 31

أصبح DataFrame الآن بتنسيق طويل.

استخدمنا عمود “الفريق” كعمود تعريف وقمنا بإلغاء تحديد أعمدة “النقاط” و”التمريرات الحاسمة” و”المرتدات”.

لاحظ أنه يمكننا أيضًا استخدام الوسيطتين var_name و value_name لتحديد أسماء الأعمدة في DataFrame الطويل الجديد:

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

#view updated DataFrame
df

	team metric amount
0 A points 88
1 B points 91
2 C points 99
3 D dots 94
4 A assists 12
5 B assists 17
6 C assists 24
7 D assists 28
8 A rebounds 22
9 B rebounds 28
10 C rebounds 30
11 D rebounds 31

ملحوظة : يمكنك العثور على التوثيق الكامل لوظيفة pandas Melt() هنا .

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