Pandas: วิธีปรับรูปร่าง dataframe จากกว้างไปเป็นยาว

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อแปลง DataFrame ของ pandas จากรูปแบบกว้างเป็นรูปแบบยาว:

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

ในสถานการณ์นี้ col1 คือคอลัมน์ที่เราใช้เป็นตัวระบุและ col2 , col3 ฯลฯ คือคอลัมน์ที่เราเลิกทำเดือย

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: ปรับรูปร่าง Pandas DataFrame จากกว้างไปเป็นยาว

สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าดังต่อไปนี้:

 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

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อปรับรูปร่าง DataFrame นี้จากรูปแบบกว้างเป็นรูปแบบยาว:

 #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

ขณะนี้ DataFrame อยู่ในรูปแบบยาว

เราใช้คอลัมน์ “ทีม” เป็นคอลัมน์ระบุตัวตน และยกเลิกการหมุนคอลัมน์ “คะแนน” “แอสซิสต์” และ “รีบาวด์”

โปรดทราบว่าเรายังสามารถใช้อาร์กิวเมนต์ var_name และ value_name เพื่อระบุชื่อคอลัมน์ใน DataFrame แบบยาวใหม่:

 #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

หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มของฟังก์ชัน pandas Melt() ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีเพิ่มแถวใน Pandas DataFrame
วิธีเพิ่มคอลัมน์ใน Pandas DataFrame
วิธีนับการเกิดขึ้นของค่าเฉพาะใน Pandas DataFrame