Pandalar: dataframe'i genişten uzuna nasıl yeniden şekillendirebilirim?

Pandas DataFrame’i geniş formattan uzun formata dönüştürmek için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

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

Bu senaryoda col1 tanımlayıcı olarak kullandığımız sütundur ve col2 , col3 vb. pivotunu geri aldığımız sütunlardır.

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: Pandas DataFrame’i genişten uzuna doğru yeniden şekillendirme

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım DataFrame:

 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

Bu DataFrame’i geniş formattan uzun formata yeniden şekillendirmek için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

DataFrame artık uzun formattadır.

Kimlik sütunu olarak “takım” sütununu kullandık ve “sayılar”, “asistler” ve “ribaundlar” sütunlarını özetledik.

Yeni uzun DataFrame’deki sütun adlarını belirtmek için var_name ve value_name bağımsız değişkenlerini de kullanabileceğimizi unutmayın:

 #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

Not : Pandas melt() fonksiyonunun tam belgelerini burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame’e satırlar nasıl eklenir
Pandas DataFrame’e sütunlar nasıl eklenir
Pandas DataFrame’de belirli değerlerin oluşumları nasıl sayılır?