Pandas dataframe'in özeti nasıl açılır (örnekle)

Pandalarda, bir DataFrame’in özetini açmak ve onu geniş formattan uzun formata dönüştürmek için melt() işlevini kullanabilirsiniz.

Bu işlev aşağıdaki temel sözdizimini kullanır:

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

Altın:

• id_vars : Tanımlayıcı olarak kullanılacak sütunlar
• value_vars : Özeti kaldırılacak sütunlar

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: Pandas DataFrame’in özetini açma

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım DataFrame:

 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’i “özetlemek” için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

Takım sütununu tanımlayıcı sütun olarak kullandık ve sayı, asist ve ribaund sütunlarını döndürmemeyi tercih ettik.

Sonuç, uzun formatlı bir DataFrame’dir.

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

 #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

Yeni sütunların artık Metrik ve Tutar başlıklı olduğunu unutmayın.

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?