Pandas dataframe をアンピボットする方法 (例あり)

pandas では、 melt()関数を使用して DataFrame をアンピボットし、ワイド フォーマットからロング フォーマットに変換できます。

この関数は次の基本構文を使用します。

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

金：

• id_vars : 識別子として使用する列
• value_vars : アンピボットする列

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas DataFrame のピボット解除

次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

次の構文を使用して、DataFrame を「ピボット解除」できます。

 #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

チーム列を識別子列として使用し、ポイント、アシスト、リバウンドの列をローテーションしないことを選択しました。

結果は長い形式の DataFrame になります。

var_nameおよびvalue_name引数を使用して、回転されていないデータフレーム内の列名を指定することもできることに注意してください。

 #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

新しい列のタイトルがMetricとAmountになっていることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

Pandas DataFrame に行を追加する方法
Pandas DataFrame に列を追加する方法
Pandas DataFrame で特定の値の出現をカウントする方法