Pandas dataframe (ဥပမာနှင့်အတူ) ကိုဘယ်လိုဖယ်ရှားမလဲ။

ပန်ဒါများတွင် DataFrame ကို ကျယ်ပြန့်စွာဖော်မတ်မှ ရှည်လျားသောဖော်မတ် အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းမပြုရန် melt() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

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

ရွှေ-

• id_vars : သတ်မှတ်ဖော်ပြချက်များအဖြစ် အသုံးပြုရန် ကော်လံများ
• value_vars : ဆန့်ကျင်ဘက်သို့ ကော်လံများ

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Pandas DataFrame ကို မဟန့်တားခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 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

DataFrame ကို “ မလှည့်စားရန်” အောက်ပါ syntax ကိုသုံးနိုင်သည်-

 #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

ကျွန်ုပ်တို့သည် အဖွဲ့ ကော်လံကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကော်လံအဖြစ် အသုံးပြုခဲ့ပြီး အမှတ်များကို မလှည့်ရန်၊ ကူညီပေးခြင်း နှင့် ကော်လံများကို ပြန်လှန်ရန် ရွေးချယ်ခဲ့သည်။

ရလဒ်သည် ရှည်လျားသော ဖော်မတ် DataFrame ဖြစ်သည်။

မလှည့်မထားသော DataFrame ရှိ ကော်လံအမည်များကို သတ်မှတ်ရန် var_name နှင့် value_name အကြောင်းပြချက်များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။

 #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

ကော်လံအသစ်များကို ယခုအခါ မက်ထရစ် နှင့် ပမာဏ ဟု ခေါင်းစဉ်တပ်ထားကြောင်း သတိပြုပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas DataFrame တွင် အတန်းများထည့်နည်း
Pandas DataFrame တွင် ကော်လံများထည့်နည်း
Pandas DataFrame တွင် တိကျသောတန်ဖိုးများ ဖြစ်ပေါ်မှုကို ရေတွက်နည်း